Amazon Web Services (AWS) ha anunciado la inclusión del modelo de ajuste fino Cohere Command R en su plataforma Amazon SageMaker. Esta nueva herramienta promete revolucionar el campo del aprendizaje automático (ML) al permitir a las empresas explotar el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para una amplia gama de aplicaciones.
Cohere Command R es un modelo de lenguaje innovador, escalable y optimizado para manejar cargas de trabajo empresariales con gran eficiencia. Destaca por su capacidad para la interacción conversacional y las tareas de contexto largo, equilibrando un alto rendimiento con una precisión robusta. Esta funcionalidad permite a las empresas avanzar de las fases de prueba de concepto hacia la producción. El modelo presenta una alta precisión en tareas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y uso de herramientas, con baja latencia, alto rendimiento, un contexto largo de 128,000 tokens y capacidades lingüísticas en 10 idiomas clave.
El ajuste fino es una técnica que permite adaptar estos modelos LLM a dominios específicos, mejorando considerablemente sus prestaciones sobre el modelo base. Las evaluaciones han mostrado que la versión ajustada de Cohere Command R puede mejorar su rendimiento en más del 20% en diversos contextos empresariales, incluyendo sectores como servicios financieros, tecnología, retail, salud y legal. Gracias a su tamaño reducido, un modelo Cohere Command R ajustado puede ofrecer un rendimiento eficiente comparado con modelos de mayor envergadura.
Para conseguir estos resultados óptimos, se recomienda utilizar un conjunto de datos con al menos 100 ejemplos. Cohere Command R emplea un enfoque RAG que recupera contextos relevantes de una base de conocimiento externa para perfeccionar sus resultados. No obstante, el ajuste fino permite especializar aún más el modelo para diversos escenarios:
- Adaptación específica de dominio: Los modelos RAG pueden no ser efectivos en sectores altamente especializados como finanzas, derecho o medicina. El ajuste fino adapta el modelo a las particularidades de estos campos, mejorando la precisión.
- Aumentación de datos: Permite incorporar nuevas fuentes de datos, robusteciendo el modelo incluso en situaciones con datos limitados.
- Control detallado: Ofrece un control minucioso sobre el comportamiento del modelo, adaptándolo específicamente a la tarea requerida para alcanzar la máxima precisión.
La combinación del poder de RAG y los modelos LLM ajustados permite enfrentar retos diversos con una efectividad y versatilidad sin precedentes. Con el ajuste fino de Cohere Command R en SageMaker, las empresas pueden personalizar y optimizar el rendimiento del modelo para sus necesidades particulares. Esto mejora la precisión, relevancia y efectividad en aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural, generación de texto y respuesta a preguntas.
Para realizar el ajuste fino, el proceso en SageMaker incluye preparar los datos necesarios, desplegar el modelo, crear un endpoint para inferencia y ejecutar dicha inferencia. Los usuarios deben subir un conjunto de datos en formato jsonl con mensajes de conversación, suscribirse al modelo Cohere Command R en AWS Marketplace y seguir las instrucciones para crear un trabajo de entrenamiento.
Una vez finalizado el ajuste fino y creado el endpoint de inferencia, este puede usarse para realizar inferencias en tiempo real, optimizando la precisión y rendimiento de las aplicaciones empresariales. AWS y Cohere garantizan la privacidad de los datos de los clientes, asegurando que los prompts, completions, modelos personalizados y datos de ajuste fino permanecen en las cuentas de AWS de los clientes y no se comparten con terceros.
Finalmente, para evitar costos innecesarios, es esencial limpiar los recursos provisionados al terminar, eliminando los endpoints y cerrando las sesiones abiertas. Con Cohere Command R y su capacidad de ajuste fino, las empresas pueden optimizar modelos eficientes para su sector y necesidades específicas, beneficiándose de su dominio en los idiomas más comunes y en RAG con información verificada.
