Descubra Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) para adaptar grandes modelos de IA con recursos mínimos. Ahorre costes, evite el sobreajuste y optimice el despliegue.
El ajuste fino eficiente de parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas utilizadas en el aprendizaje automático para adaptar grandes modelos preentrenados a tareas nuevas y específicas sin necesidad de volver a entrenar todo el modelo. A medida que los modelos básicos en campos como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ) y la Visión por Computador (VC ) crecen hasta alcanzar miles de millones de parámetros, el ajuste fino completo resulta caro desde el punto de vista informático y requiere un almacenamiento de datos significativo para cada nueva tarea. PEFT soluciona este problema congelando la gran mayoría de los pesos del modelo preentrenado y entrenando sólo un pequeño número de parámetros adicionales o existentes. Este planteamiento reduce drásticamente los costes computacionales y de almacenamiento, disminuye el riesgo de olvido catastrófico (cuando un modelo olvida sus capacidades originales) y hace factible personalizar un único modelo de gran tamaño para muchas aplicaciones diferentes.
El principio básico de PEFT es introducir cambios mínimos y específicos en un modelo preentrenado. En lugar de actualizar todos los parámetros, los métodos PEFT introducen un pequeño conjunto de parámetros entrenables o seleccionan un pequeño subconjunto de los existentes para actualizarlos durante el entrenamiento. Se trata de una forma de aprendizaje por transferencia que optimiza la eficiencia. Existen varios métodos PEFT populares, cada uno con una estrategia diferente:
Estos y otros métodos son ampliamente accesibles a través de marcos como la biblioteca Hugging Face PEFT, que simplifica su aplicación.
Es importante diferenciar el PEFT de otras estrategias de adaptación de modelos:
PEFT permite la aplicación práctica de grandes modelos en diversos ámbitos:
En esencia, el ajuste fino eficiente de parámetros hace que los modelos de IA más avanzados sean más versátiles y rentables de adaptar, democratizando el acceso a potentes capacidades de IA para una amplia gama de aplicaciones específicas.