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Fine-Tuning

¿Qué es?​

El fine-tuning es un proceso en el aprendizaje automático donde se toma un modelo ya entrenado en una gran cantidad de datos y se ajusta o entrena adicionalmente en un conjunto de datos más pequeño y específico para una tarea particular. Este ajuste adicional permite que el modelo sea más preciso y relevante para esa tarea específica.

¿Cómo usarlo?​

Para utilizar el fine-tuning, debes dirigirte al dashboard de OpenAI, donde encontrarás la sección de Fine Tuning. Allí podrás entrenar tus modelos.

Primero, necesitas un archivo JSONL de entrenamiento para gpt-3.5, con la siguiente estructura:

{"messages": [{ "role": "system", "content": "Responde las respuestas cortas y en español" }, { "role": "user", "content": "¿Cuál es el objetivo del procedimiento de limpieza y sanitización de los sistemas CIP 1, 2, 3 y 4?" }, { "role": "assistant", "content": "Este procedimiento tiene como objetivo dar las instrucciones necesarias para llevar a cabo la limpieza y sanitización de manera efectiva en los sistemas CIP 1, 2, 3 y 4 del departamento de manufactura de crema dental." }]}
{"messages": [{ "role": "system", "content": "Responde las respuestas cortas y en español" }, { "role": "user", "content": "¿Para qué sistemas aplica el procedimiento de limpieza y sanitización?" }, { "role": "assistant", "content": "Aplica para los sistemas CIP 1 al CIP 4 de manufactura de crema dental." }]}

El archivo se divide en los siguientes puntos:

  • system: Indica cómo debe contestar el modelo, puede ser opcional.
  • user: La pregunta que se hará.
  • assistant: La respuesta que debe dar.

Recomendaciones​

  • Ten cuidado de poner , al final de cada línea.
  • No formatear el código o poner dentro de {} todo debe estar en una sola línea.

Crear​

Para realizar el fine-tuning necesitas:

  • El modelo gpt-3.5.
  • El archivo de entrenamiento con extensión .jsonl.
  • El sufijo, que es un identificador del modelo.