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Fine Tuning para AI




¡Emocionante noticia para los desarrolladores y científicos de datos!


Ahora puedes personalizar tus modelos favoritos de OpenAI con tus propios datos y desplegar fácilmente los modelos personalizados con el nuevo servicio de gestión de Azure OpenAI. Esta actualización marca un nuevo capítulo del viaje para llevar la inteligencia artificial generativa al siguiente nivel.


¿Qué hay de nuevo en Azure OpenAI Service?

el 16 de Octubre del 2023 se lanzó dos modelos base de inferencia (Babbage-002 y Davinci-002) y capacidades de Fine Tuning para tres modelos (Babbage-002, Davinci-002 y GPT-3.5-Turbo).


Nuevos modelos: Babbage-002 y Davinci-002 son modelos base de GPT-3 diseñados para casos de uso específicos. Pueden generar lenguaje natural o código, pero no están entrenados para seguir instrucciones. Babbage-002 reemplaza los modelos Ada y Babbage, mientras que Davinci-002 reemplaza Curie y Davinci. Estos modelos son compatibles con APIs.


Fine Tuning: Ahora puedes utilizar Azure OpenAI Service o Azure Machine Learning para hacer Fine Tuning de Babbage/Davinci-002 y GPT-3.5-Turbo. Babbage-002 y Davinci-002 admiten completado, mientras que Turbo admite interacciones conversacionales. Puedes especificar tu modelo base, proporcionar tus datos, entrenar e implementar, ¡todo con unos pocos comandos!


¿Qué significa el Fine Tuning para los desarrolladores?

El Fine Tuning es uno de los métodos disponibles para los desarrolladores y científicos de datos que buscan personalizar modelos de lenguaje grandes para tareas específicas. Mientras que enfoques como Retrieval Augmented Generation (RAG) y prompt engineering funcionan inyectando la información y las instrucciones correctas en tu indicación, el ajuste fino opera personalizando el modelo de lenguaje grande en sí.


Azure OpenAI Service & Azure Machine Learning ofrecen el Ajuste Fino Supervisado, que te permite proporcionar datos personalizados (indicación/completado o conversación, según el modelo) para enseñar al modelo base nuevas habilidades.

Considera el Fine Tuning como una característica de "modo experto": es súper poderoso, pero requiere una base sólida construida sobre lo básico. El Fine Tuning puede hacer que los buenos modelos sean mejores, pero necesitas un caso de uso apropiado, datos de alta calidad y los modelos y indicaciones adecuadas para tener éxito. Por ejemplo muy útil por Industria


¿Listo para comenzar con el Fine Tuning en Azure?

El Fine Tuning con Azure Open AI Service te brinda lo mejor de ambos mundos: la capacidad de personalizar los avanzados LLMs de OpenAI, mientras te despliegas en los seguros y listos para la empresa servicios en la nube de Azure. Uno de los riesgos del Fine Tuning es introducir inadvertidamente datos dañinos en tu modelo; la moderación de contenido te permite que el Fine Tuning con los datos que necesitas, filtrando cualquier respuesta dañina.


Entrenamiento: Especifica tu modelo base, tus datos de entrenamiento y validación, y configura cualquier hiperparámetro, ¡y estarás listo para comenzar! Puedes utilizar Azure OpenAI Studio para una interfaz gráfica simple, o los usuarios más avanzados pueden usar nuestras API REST o el SDK de Python de OpenAI.


Inferencia en Azure OpenAI Service: Cuando el trabajo de entrenamiento haya tenido éxito, tu nuevo modelo estará disponible en tu recurso. Cuando estés listo para comenzar a usar tu modelo para inferencias, ¡tu modelo personalizado se puede implementar como cualquier otro LLM de OpenAI!


Los modelos creados con Fine Tuning están sujetos a un cargo por hora por alojamiento, así como a una tarificación basada en tokens para datos de entrada y salida.




No hay cargo por almacenar modelos entrenados si no necesitas usarlos de inmediato.


¡Interesante lo que se puede hacer con el Fine Tunning de Azure OpenAI Service y llevar aplicaciones al siguiente nivel inteligencia artificial! Si necesitas más información, consulta "Fine Tuning: now available with Azure OpenAI Service - Microsoft Community Hub".



INFORMACIÓN CREADA CON EL APOYO DE AI

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