Ajuste fino de LLMs: resolución de problemas que la ingeniería de prompts no puede resolver
Este artículo explora las aplicaciones prácticas del ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs), especialmente para problemas que la ingeniería de prompts no puede resolver. El ajuste fino mejora significativamente la calidad del modelo, como la mejora de las puntuaciones específicas de la tarea, la consistencia del estilo y la precisión del formato JSON. Además, reduce los costos, aumenta la velocidad y permite lograr una calidad similar en modelos más pequeños, incluso permitiendo la implementación local para la privacidad. El ajuste fino también mejora la lógica del modelo, las capacidades de seguimiento de reglas y la seguridad, y permite aprender de modelos más grandes mediante la destilación. Sin embargo, el artículo observa que el ajuste fino no es ideal para agregar conocimiento; se recomiendan RAG, carga de contexto o llamadas a herramientas en su lugar. El artículo concluye recomendando Kiln, una herramienta que simplifica el proceso de ajuste fino.
Leer más