6. Build a Large Language Model - Fine-tuning para clasificación 6e6q3k

Hola a todos bienvenidos a una inteligencia artificial hablando hoy hoy nos vamos a sumergir en el fascinante mundo del tuning l s y como sabemos que nuestro público está lleno de desarrolladores ávidos de conocimiento vamos a diseccionar el capítulo seis del libro de se basa en rasca bill a large lens which made from scratch exacto nos centraremos en cómo se pueden ajustar estos modelos para tareas específicas de clasificación como la detección de spam o al análisis de sentimientos un tema crucial para cualquier desarrollador que quiera sacar el máximo provecho de los lammens totalmente pero antes de meternos en el código empecemos por lo básico por qué es tan importante del fine tuning buena pregunta los leads entrenan con conjuntos de datos masivos y generales lo que les permite realizar una gran variedad de tareas sin embargo para sobresalir en tareas específicas como la clasificación necesitan un entrenamiento adicional el fine tuning nos permite adaptar esos no vuelos a casos de uso concretos cómo identificar un correo electrónico como spam o analizar el sentimiento de una reseña de producto entiendo es como si tuviéramos un coche de carreras potentes pero para ganar un rally si necesitamos ajustarlo y adaptarlo al terreno específico no una analogía perfecta y lo mejor es que el tuning no solo mejora el rendimiento sino que también es mucho más eficiente que entrenar un modelo desde cero estamos menos datos y menos potencia de cálculo lo que se traduce en un ahorro significativo de tiempo y recursos algo que cualquier desarrollador apreciará la eficiencia y resultados pero con la declaración perfecta pero cómo se pone en práctica todo esto libro de rasca nos ofrece un ejemplo muy interesante verdad si se centra en la detección de spam una aplicación clásica de la clasificación el libro nos guía paso a paso en el proceso de ajustar una l para identificar mensajes de spam utilizando un conjunto de datos público llamado ese mes spam college me gusta aquí tus datos reales y accesibles esto hace que el aprendizaje sea mucho más tangible pero cómo se asegura de que el modelo aprenda correctamente a identificar el spam simplemente le damos un montón de mensajes ya está no exactamente aquí entra en juego el concepto de balanceo del conjunto de datos imagina que entrenamos nuestro modelo solo con mensajes que no son spam el modelo podría aprender a clasificar todo como no spam y aún así obtener una alta precisión pero en la práctica sería inútil claro necesitamos que el modelo aprenda a identificar el spam incluso si es menos frecuente en el conjunto de datos exactos para eso balanceamos el conjunto de datos asegurándonos de que haya una representación equitativa tanto de mensajes spam como de mensajes legítimos esto obliga al modelo aprender las características de distintiva del spam y a no tomar atajos suena lógico entonces una vez que tenemos nuestro conjunto de datos balanceado como empezamos a ajustar el modelo el proceso de fine tuning se divide en tres etapas principales la primera es la preparación donde cargamos un el lem pre entrenado como jipi dos que se usa en el libro luego cargamos preparado es el conjunto de datos está realizando el balazo que mencionamos y finalmente codificamos los mensajes de texto en representaciones numéricas que el lem puede entender vale preparamos los ingredientes por así decirlo y qué pasa en la segunda etapa en la segunda etapa modificamos el modelo añadimos una capa de clasificación al l m pre entrenado esta ca papá es la que permite al l m generar probabilidades para las categorías de spam spam es decir clasificar los mensajes interesante podrías explicar con más detalle cómo funciona esta capa de clasificación claro la capa de clasificación toma los invaden sus representaciones vectoriales de los tokens de entrada ahí los procesa para producir un vector de probabilidades cada elemento del vector representa la probabilidad de que el mensaje pertenezca a una clase específica en nuestro caso tendríamos dos probabilidades una para spam y otro para no sepan entonces la capa de clasificación actúa como un juez que decide basándose en las características del mensaje sí es spam o no exactamente y la forma en que esta juez aprenda a tomar decisiones precisas se basa en la tercera etapa del proceso el entrenamiento el entrenamiento el momento de la verdad cómo enseñamos a nuestro modelo a identificar el spam de forma precisa utilizamos el conjunto de datos de spam que preparamos en la primera etapa y lo halima untamos al modelo lote por lote para cada lote el modelo genera predicciones que luego comparamos con las etiquetas reales es decir si el mensaje es realmente spam o no la diferencia entre las peticiones del modelo y las etiquetas reales se utiliza para calcular una función de pérdida que nos indica qué tan equivocado está el modelo entiendo cuanto menor sea la pérdida mejor será el modelo exacto y para minimizar esta pérdida utilizamos un algoritmo de optimización que ajustan los pesos del modelo durante el entrenamiento podrías darnos un ejemplo de un algoritmo de optimización caro un algoritmo muy popular es adam adam ajusta los pesos del modelo en función de los gradientes de la función