Ajuste Fino

ng adapta modelos pre-entrenados a nuevas tareas realizando pequeños ajustes, reduciendo la necesidad de datos y recursos. Implica seleccionar un modelo, ajustar la arquitectura, congelar/descongelar capas y optimizar hiperparámetros para mejorar el rendimiento.

¿Qué es el Ajuste Fino de Modelos?

El ajuste fino de modelos es una técnica de aprendizaje automático que consiste en tomar un modelo pre-entrenado y hacer pequeños ajustes para adaptarlo a una nueva tarea o conjunto de datos específico. En lugar de construir un modelo desde cero —lo que puede ser costoso en tiempo y recursos—, el ajuste fino aprovecha el conocimiento que el modelo ya ha adquirido durante su entrenamiento previo en grandes conjuntos de datos. Al ajustar los parámetros del modelo, los desarrolladores pueden mejorar el rendimiento en una nueva tarea usando menos datos y recursos computacionales.

El ajuste fino es una subcategoría del aprendizaje por transferencia, donde el conocimiento obtenido al resolver un problema se aplica a otro diferente pero relacionado. En el aprendizaje profundo, los modelos pre-entrenados (como los utilizados para reconocimiento de imágenes o procesamiento de lenguaje natural) han aprendido representaciones que pueden ser valiosas para nuevas tareas. El ajuste fino modifica estas representaciones para adaptarlas mejor a las especificidades de la nueva tarea.

¿Cómo se Usa el Ajuste Fino de Modelos?

El ajuste fino se utiliza para adaptar modelos pre-entrenados a nuevos dominios o tareas de manera eficiente. El proceso típicamente implica varios pasos clave:

1. Selección de un Modelo Pre-entrenado

Elige un modelo pre-entrenado que se alinee estrechamente con la nueva tarea. Por ejemplo:

• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Modelos como BERT, GPT-3 o RoBERTa.
• Visión por Computadora: Modelos como ResNet, VGGNet o Inception.

Estos modelos han sido entrenados con grandes conjuntos de datos y han aprendido características generales que son útiles como punto de partida.

2. Ajuste de la Arquitectura del Modelo

Modifica el modelo para adaptarlo a la nueva tarea:

• Reemplazar Capas de Salida: Para tareas de clasificación, reemplaza la capa final para que coincida con el número de clases del nuevo conjunto de datos.
• Agregar Nuevas Capas: Introduce capas adicionales para aumentar la capacidad del modelo de aprender características específicas de la tarea.

3. Congelación y Descongelación de Capas

Decide qué capas entrenar:

• Congelar Capas Iniciales: Las capas iniciales capturan características generales (por ejemplo, bordes en imágenes) y pueden dejarse sin cambios.
• Descongelar Capas Finales: Las capas finales capturan características más específicas y se entrenan con los nuevos datos.
• Descongelado Gradual: Comienza entrenando solo las nuevas capas y luego, progresivamente, descongela capas anteriores.

4. Entrenamiento con Nuevos Datos

Entrena el modelo ajustado en el nuevo conjunto de datos:

• Tasa de Aprendizaje Menor: Usa una tasa de aprendizaje reducida para hacer ajustes sutiles sin sobrescribir las características ya aprendidas.
• Monitoreo del Rendimiento: Evalúa regularmente el modelo en datos de validación para evitar el sobreajuste.

5. Ajuste de Hiperparámetros

Optimiza los parámetros de entrenamiento:

• Esquemas de Tasa de Aprendizaje: Ajusta la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento para una mejor convergencia.
• Tamaño de Lote y Épocas: Experimenta con diferentes tamaños de lote y número de épocas para mejorar el rendimiento.

Entrenamiento vs. Ajuste Fino

Comprender la diferencia entre entrenar desde cero y el ajuste fino es crucial.

Entrenamiento desde Cero

• Punto de Inicio: Los pesos del modelo se inicializan aleatoriamente.
• Requisitos de Datos: Requiere grandes cantidades de datos etiquetados.
• Recursos Computacionales: Gran demanda; entrenar modelos grandes es intensivo en recursos.
• Tiempo: Tiempos de entrenamiento más largos por iniciar desde pesos aleatorios.
• Riesgo de Sobreajuste: Mayor si los datos son insuficientes.

Ajuste Fino

• Punto de Inicio: Comienza con un modelo pre-entrenado.
• Requisitos de Datos: Efectivo con conjuntos de datos más pequeños y específicos de la tarea.
• Recursos Computacionales: Menos intensivo; tiempos de entrenamiento más cortos.
• Tiempo: Convergencia más rápida ya que el modelo parte de características aprendidas.
• Riesgo de Sobreajuste: Reducido, aunque sigue presente; requiere monitoreo cuidadoso.

Técnicas en el Ajuste Fino de Modelos

Los métodos de ajuste fino varían según la tarea y los recursos.

1. Ajuste Fino Completo

• Descripción: Se actualizan todos los parámetros del modelo pre-entrenado.
• Ventajas: Potencial para mayor rendimiento en la nueva tarea.
• Desventajas: Computacionalmente intensivo; riesgo de sobreajuste.

2. Ajuste Fino Parcial (Ajuste Selectivo)

• Descripción: Solo se entrenan ciertas capas, otras se mantienen congeladas.
• Selección de Capas:
  • Capas Iniciales: Capturan características generales; suelen congelarse.
  • Capas Finales: Capturan características específicas; generalmente se descongelan.
• Beneficios: Reduce la carga computacional; mantiene el conocimiento general.

3. Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT)

• Objetivo: Reducir la cantidad de parámetros entrenables.
• Técnicas:
  • Adaptadores:
    • Pequeños módulos insertados en la red.
    • Solo los adaptadores se entrenan; los pesos originales permanecen fijos.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Introduce matrices de bajo rango para aproximar las actualizaciones de pesos.
    • Reduce significativamente los parámetros de entrenamiento.
  • Ajuste de Prompts:
    • Añade prompts entrenables a la entrada.
    • Ajusta el comportamiento del modelo sin modificar los pesos originales.
• Ventajas: Menor requerimiento de memoria y computación.

4. Ajuste Fino Aditivo

• Descripción: Se agregan nuevas capas o módulos al modelo.
• Entrenamiento: Solo se entrenan los componentes añadidos.
• Casos de Uso: Cuando se desea que el modelo original permanezca sin cambios.

5. Ajuste de la Tasa de Aprendizaje

• Tasas de Aprendizaje por Capa:
  • Diferentes capas se entrenan con distintas tasas de aprendizaje.
  • Permite un control más preciso del entrenamiento.

Ajuste Fino de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)

Los LLMs como GPT-3 y BERT requieren consideraciones especiales.

1. Ajuste por Instrucción

• Propósito: Enseñar a los modelos a seguir mejor las instrucciones humanas.
• Método:
  • Creación de Conjuntos de Datos: Recopila pares (instrucción, respuesta).
  • Entrenamiento: Ajusta finamente el modelo con este conjunto de datos.
• Resultado: Los modelos generan respuestas más útiles y relevantes.

2. Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF)

• Propósito: Alinear las salidas del modelo con las preferencias humanas.
• Proceso:
  1. Ajuste Supervisado:
     • Entrena el modelo con un conjunto de datos con respuestas correctas.
  2. Modelado de Recompensa:
     • Las personas clasifican las salidas; un modelo de recompensa aprende a predecir estas clasificaciones.
  3. Optimización de la Política:
     • Utiliza aprendizaje por refuerzo para ajustar el modelo y maximizar las recompensas.
• Beneficio: Produce resultados más alineados con los valores humanos.

3. Consideraciones para LLMs

• Recursos Computacionales:
  • Los LLMs son grandes; su ajuste fino requiere recursos significativos.
• Calidad de Datos:
  • Asegura que los datos de ajuste fino sean de alta calidad para evitar introducir sesgos.
• Implicaciones Éticas:
  • Considera el posible impacto y mal uso.

Consideraciones y Mejores Prácticas

El éxito del ajuste fino requiere una planificación y ejecución cuidadosa.

1. Evitar el Sobreajuste

• Riesgo: El modelo funciona bien en los datos de entrenamiento pero mal en nuevos datos.
• Mitigación:
  • Aumento de Datos: Aumenta la diversidad del conjunto de datos.
  • Técnicas de Regularización: Usa dropout, decaimiento de peso.
  • Detención Temprana: Detén el entrenamiento cuando el rendimiento en validación empeore.

2. Calidad del Conjunto de Datos

• Importancia: El modelo ajustado será tan bueno como los datos utilizados.
• Acciones:
  • Limpieza de Datos: Elimina errores e inconsistencias.
  • Datos Balanceados: Asegura que todas las clases o categorías estén representadas.

3. Tasas de Aprendizaje

• Estrategia: Usa tasas de aprendizaje más pequeñas para el ajuste fino.
• Razón: Evita grandes actualizaciones de pesos que podrían borrar las características aprendidas.

4. Estrategia de Congelación de Capas

• Factores de Decisión:
  • Similitud de Tarea: Tareas más similares pueden requerir menos ajustes.
  • Tamaño de los Datos: Conjuntos de datos pequeños pueden beneficiarse de congelar más capas.

5. Optimización de Hiperparámetros

• Enfoque:
  • Experimenta con diferentes configuraciones.
  • Usa técnicas como búsqueda en cuadrícula u optimización bayesiana.

6. Consideraciones Éticas

• Sesgo y Equidad:
  • Evalúa las salidas en busca de sesgos.
  • Usa conjuntos de datos diversos y representativos.
• Privacidad:
  • Asegura el cumplimiento de regulaciones como el RGPD.
• Transparencia:
  • Sé claro sobre las capacidades y limitaciones del modelo.

7. Monitoreo y Evaluación

• Selección de Métricas:
  • Escoge métricas que se alineen con los objetivos de la tarea.
• Pruebas Regulares:
  • Evalúa con datos no vistos para medir la generalización.
• Registro y Documentación:
  • Mantén registros detallados de experimentos y resultados.

Métricas para Evaluar Modelos Ajustados Finamente

Elegir las métricas adecuadas es fundamental.

Tareas de Clasificación

• Precisión: Corrección global.
• Exactitud: Predicciones positivas correctas vs. total de predicciones positivas.
• Recall: Predicciones positivas correctas vs. positivos reales.
• Puntuación F1: Media armónica de precisión y recall.
• Matriz de Confusión: Representación visual de errores de predicción.

Tareas de Regresión

• Error Cuadrático Medio (MSE): Promedio de las diferencias al cuadrado.
• Error Absoluto Medio (MAE): Promedio de las diferencias absolutas.
• R-cuadrado: Proporción de la varianza explicada por el modelo.

Tareas de Generación de Lenguaje

• Puntuación BLEU: Mide la coincidencia de texto.
• Puntuación ROUGE: Se centra en el recall en la resumidera.
• Perplejidad: Mide qué tan bien el modelo predice una muestra.

Tareas de Generación de Imágenes

• Inception Score (IS): Evalúa la calidad y diversidad de las imágenes.
• Fréchet Inception Distance (FID): Mide la similitud entre imágenes generadas y reales.

Investigación sobre el Ajuste Fino de Modelos

El ajuste fino de modelos es un proceso fundamental para adaptar modelos pre-entrenados a tareas específicas, mejorando el rendimiento y la eficiencia. Estudios recientes han explorado estrategias innovadoras para mejorar este proceso.

1. Ajuste Fino Parcial: Un Sucesor del Ajuste Fino Completo para Transformadores de Visión
   Esta investigación introduce el ajuste fino parcial como alternativa al ajuste fino completo para transformadores de visión. El estudio destaca que el ajuste fino parcial puede mejorar tanto la eficiencia como la precisión. Los investigadores validaron varias estrategias de ajuste fino parcial en diferentes conjuntos de datos y arquitecturas, descubriendo que ciertas estrategias, como enfocarse en redes feedforward (FFN) o capas de atención, pueden superar al ajuste fino completo con menos parámetros. Se propuso una novedosa métrica de ángulo afinado para ayudar a seleccionar las capas apropiadas, ofreciendo así un enfoque flexible adaptable a varios escenarios. El estudio concluye que el ajuste fino parcial puede mejorar el rendimiento y la generalización del modelo con menos parámetros. Leer más
2. LayerNorm: Un Componente Clave en el Ajuste Fino Eficiente en Parámetros
   Este artículo investiga el papel de LayerNorm en el ajuste fino eficiente en parámetros, particularmente en modelos BERT. Los autores encontraron que la LayerNorm de salida experimenta cambios significativos durante el ajuste fino en varias tareas de PLN. Al enfocarse solo en ajustar la LayerNorm, se logró un rendimiento comparable o incluso superior al ajuste fino completo. El estudio utilizó la información de Fisher para identificar subconjuntos críticos de LayerNorm, demostrando que ajustar solo una pequeña porción de LayerNorm puede resolver muchas tareas de PLN con mínima pérdida de rendimiento. Leer más
3. Hacia una IA Verde en el Ajuste Fino de Grandes Modelos de Lenguaje mediante Retropropagación Adaptativa
   Este estudio aborda el impacto ambiental del ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLMs) proponiendo métodos de retropropagación adaptativa. El ajuste fino, aunque efectivo, es intensivo en energía y contribuye a una alta huella de carbono. La investigación sugiere que las técnicas eficientes de ajuste fino existentes no logran reducir suficientemente el costo computacional asociado a la retropropagación. El artículo enfatiza la necesidad de estrategias adaptativas para mitigar el impacto ambiental, correlacionando la reducción de FLOPs con una disminución en el consumo energético. Leer más