¿Qué es el ajuste fino LLM? (Tipos y guía paso a paso)

Si has decidido utilizar un LLM (Large Language Model) para tu empresa, lo más eficaz es que genere resultados utilizando los datos de tu empresa. Los LLM tradicionales utilizan los datos con los que se han entrenado para generar resultados. Al entrenar un modelo base con fuentes de datos específicas, puedes personalizar los conjuntos de datos que utiliza para generar resultados. En otras palabras, afinar un LLM significa personalizar su memoria. Si no sabes qué es el ajuste fino de un LLM y cómo hacerlo, ¡nosotros te ayudamos!

En este artículo, te explicaremos qué es el ajuste fino LLM y cómo hacerlo paso a paso.

¿Preparado?

Vamos a sumergirnos.

TL; DR

• El ajuste fino del LLM implica entrenar un modelo de lenguaje natural con conocimientos específicos para realizar tareas concretas.
• El ajuste fino LLM es una mejora que requiere que trabajes con datos estáticos o puede utilizarse en chatbots de IA de clientes.
• Para afinar un LLM, primero tienes que seleccionar un gran modelo lingüístico y luego un conjunto de datos.
• A continuación, puedes cargar la base de datos en el LLM y definir tokenizadores para darle su forma final.
• Si buscas un asistente de IA para empresas que ofrezca funciones avanzadas de IA además de agilizar el proceso de ajuste de tu LLM, TextCortex es el camino a seguir.

¿Qué es el ajuste fino LLM?

El ajuste fino del LLM es un método utilizado para entrenar un modelo de lenguaje natural para que realice tareas específicas o adquiera conocimientos específicos. Este enfoque implica personalizar el conocimiento existente de un modelo de lenguaje de gran tamaño y animarle a generar resultados utilizando conjuntos de datos personalizados en lugar de genéricos. El ajuste fino LLM permite que los modelos de IA se especialicen en un caso de uso concreto personalizando el gran modelo lingüístico subyacente.

Por ejemplo, puedes personalizar los grandes modelos lingüísticos que utiliza ZenoChat de TextCortex y entrenarlos con los datos de tu empresa. De este modo, ZenoChat utilizará tus conjuntos de datos específicos al generar los resultados y ofrecerá respuestas más precisas.

¿Cuándo utilizar el ajuste fino LLM?

El ajuste fino del LLM es un método eficaz para garantizar que los modelos de IA que integres en tu empresa funcionen con los datos internos. Si vas a añadir una herramienta de IA que funcione con un gran modelo lingüístico, será ventajoso afinarlo. De este modo, las herramientas de IA que añadas a tu organización podrán generar resultados utilizando tus conjuntos de datos internos.

Puedes utilizar el método de ajuste fino LLM para asegurarte de que tu chatbot de IA de atención al cliente ofrece respuestas precisas y correctas a los clientes. Si los datos de tu empresa no cambian constantemente y te sientes cómodo proporcionando la misma información a los clientes, el ajuste fino LLM mejorará la funcionalidad de tu chatbot de IA de atención al cliente.

Diferentes tipos de ajuste fino

Existen cuatro tipos diferentes de métodos de ajuste fino LLM. Cada tipo tiene sus propias ventajas e inconvenientes. Los tipos de ajuste fino de modelos de grandes lenguajes incluyen:

• Ajuste finosupervisado: Es el enfoque más sencillo y habitual. Es ideal para realizar tareas que requieren conjuntos de datos específicos.
• Aprendizaje de pocas tomas: En este método, además de entrenar al LLM con un conjunto de datos, se proporcionan varias tomas de muestra.
• Aprendizajepor transferencia: En este método, el LLM puede utilizar su base de datos existente para realizar una tarea diferente.
• Ajuste dedominioespecífico: En este método, el LLM se entrena para generar resultados en un dominio o sector específico.

Guía paso a paso para perfeccionar un LLM

Ahora que hemos hablado de lo que es el ajuste fino de un LLM y de cómo funciona, podemos explicar paso a paso cómo ajustar un LLM para tu empresa o casos de uso específicos. Ya sabemos que el ajuste implica tomar un modelo base y entrenarlo con un conjunto de datos específico. ¡Descubramos cómo afinar un LLM paso a paso!

Paso 1: Elige un LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

Para afinar un modelo, necesitamos un modelo preentrenado sobre el que trabajar. Puedes elegir GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek u otro modelo de alto nivel. En esta fase, debes tener en cuenta que el modelo base sea adecuado para tu tarea. Por ejemplo, los LLM como DeepSeek R1, o4-mini y Claude 4 Sonnet Thinking son ideales para tareas de razonamiento, mientras que modelos como GPT-4o Mini y Claude 3.5 Haiku son ideales para la búsqueda en Internet y la recuperación de conocimientos.

Paso 2: Carga los datos a utilizar

Después de seleccionar el LLM, todo lo que tienes que hacer es entrenarlo con los conjuntos de datos específicos que hayas seleccionado. Puedes subir tus conjuntos de datos manualmente o utilizar sistemas de almacenamiento en la nube como Google Drive, Microsoft OneDrive o Notion. Por ejemplo, TextCortex te permite añadir directamente conexiones específicas y enlaces en la nube al ajustar tu LLM, lo que te permite completar fácilmente la fase de carga de datos.

Paso 3: Tokenizador

Después de cargar el conjunto de datos en el LLM, necesitamos un sistema tokenizador que lo analice y active su uso. En esta fase, puedes crear tu propio sistema tokenizador o añadir templates tokenizadoras preentrenadas al LLM. El sistema tokenizador permitirá que el modelo base analice los datos que subas. Sin embargo, los asistentes de IA como TextCortex se encargan de este paso por ti, permitiéndote pasar directamente al siguiente.

Paso 4: Inicializa tu modelo

Una vez que hayas terminado el paso del tokenizador, puedes poner en marcha tu gran modelo lingüístico afinado. Te recomendamos que pruebes el modelo para medir su funcionalidad y comprobar su capacidad de generación de resultados.

Paso 5: Mejorar el modelo

Una vez que hayas empezado a utilizar tu gran modelo lingüístico afinado, debes utilizar la información que obtengas recopilando comentarios y observando su rendimiento para perfeccionarlo. Utilizando este método, también puedes entrenar tu LLM afinado con nuevos conjuntos de datos.

Ajuste fino vs GAR

Aunque el ajuste fino LLM es eficaz para las empresas que trabajan con datos estáticos, tiene dificultades para actualizarse y adaptarse a nuevos conjuntos de datos. Por ejemplo, si tu empresa actualiza semanalmente sus datos de marketing, el ajuste fino LLM será insuficiente para satisfacer las necesidades de tus empleados o clientes. Por tanto, recomendamos utilizar sistemas GAR para cualquier tarea, proyecto o empresa en la que no trabajes con datos estáticos. Los sistemas RAG son implementaciones de LLM que generan resultados extrayendo datos en tiempo real de múltiples bases de conocimiento y ofrecen tokenizadores personalizables.

TextCortex: Construye modelos de IA personalizados

Si buscas una solución que simplifique todo el proceso de ajuste de LLM y se integre directamente en tu empresa, TextCortex es la solución. Además del ajuste fino de LLM, TextCortex también ofrece a sus usuarios la función RAG agéntica. Los modelos de IA o agentes de IA que construyas con TextCortex pueden integrarse con los conocimientos de tu empresa y generar resultados precisos al tiempo que automatizan tus flujos de trabajo. TextCortex ofrece varias ventajas a las empresas y a los usuarios particulares.

Vamos a desglosarlo.

Integrations sin fisuras TextCortex

TextCortex ofrece integrations con más de 30.000 sitios web y aplicaciones, como Gmail, Google Docs, Pages, Notion y Slack, para estar con sus usuarios en cualquier momento y lugar. Con TextCortex, puedes seguir trabajando sin tener que cambiar de pestaña, ahorrando así tiempo y energía. En otras palabras, TextCortex pretende proporcionarte la mejor experiencia adaptándose a tu estilo, ritmo y necesidades de trabajo.

TextCortex Bases de conocimiento

TextCortex ofrece bases de conocimiento para usuarios individuales y de equipo, donde pueden almacenar todos sus datos internos y utilizarlos con diversas funciones de IA. Con nuestras bases de conocimiento, puedes organizar, compartir y analizar tus datos internos, utilizarlos para generar perspectivas y emplearlos para crear nuevos conocimientos. TextCortex proporciona una potente actualización RAG con bases de conocimiento que te permiten generar resultados para múltiples LLM utilizando fuentes de conocimiento específicas.

Puedes cargar manualmente tus datos y documentos en las bases de conocimiento TextCortex o conectar tus fuentes de conocimiento existentes, como Microsoft OneDrive, Google Drive y Notion , con un solo clic. Además, puedes organizar tus documentos y datos internos creando archivos de bases de conocimiento.

Automatización del flujo de trabajo TextCortex

TextCortex ofrece automatización de tareas repetitivas y monótonas a todos sus usuarios, incluidas las empresas. Con los agentes de IA de TextCortex , puedes automatizar cualquier flujo de trabajo repetitivo de tu empresa y ¡ahorrar tiempo! El agente de IA TextCortex funciona integrado con tu base de conocimientos y puede completar tareas utilizando tus datos internos. Por ejemplo, con la función de agente de IA de TextCortex , puedes crear un asistente que automatice las tareas del gestor de RRHH y te ayude a ahorrar tiempo.

Asistencia para la redacción

Si necesitas crear documentos con frecuencia o quieres que tus documentos empresariales sean convincentes, contextuales, estén bien organizados y no contengan errores,la asistencia de redacción TextCortex está diseñada para ti. Nuestra asistencia de redacción estabiliza la voz de tu marca y garantiza la coherencia en todos tus documentos escritos.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el ajuste fino del modelo LLM?

Afinar un LLM (Large Language Model) significa entrenarlo con conjuntos de datos que le permitan realizar tareas específicas. Este método permite que los modelos de IA que utilizan LLM generen resultados utilizando los conjuntos de datos que especifiques en lugar de los datos preentrenados.

¿Qué es el ajuste de memoria LLM?

El ajuste de la memoria es similar al ajuste fino de los LLM, con el objetivo de personalizar la transferencia de datos de un LLM y permitirle realizar tareas específicas. Por ejemplo, con TextCortex, puedes sustituir la memoria de varios LLM por las bases de datos que elijas.

¿Puedo afinar el LLM?

Si dispones de las herramientas adecuadas o utilizas herramientas como TextCortex , que simplifican el proceso de ajuste de los LLM, podrás ajustar los LLM.