En el escenario actual de la inteligencia artificial, el fine-tuning multimodal se alza como un método potente para personalizar modelos de lenguaje y visión. Esta técnica optimiza modelos para tareas específicas que combinan información visual y textual, superando limitaciones de los modelos base en tareas visuales especializadas.
Una de las aplicaciones más prometedoras es el procesamiento documental, permitiendo la extracción de información estructurada de documentos complejos como facturas y formularios. A menudo, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) encuentran dificultades con documentos especializados; sin embargo, la afinación precisa de los modelos mejora notablemente su rendimiento y reduce costos de procesamiento.
Este enfoque se ilustra mediante una guía práctica para ajustar Amazon Nova Lite en el procesamiento de documentos, enfatizando la extracción de datos de formularios fiscales. Usando un repositorio de código abierto en GitHub, se ofrece un flujo de trabajo desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo, todo potenciado por Amazon Bedrock. Este servicio permite inferencias bajo demanda con precios flexibles por token, mejorando la precisión del modelo de manera rentable.
El reto radica en extraer información estructurada de documentos de diversas páginas para su uso posterior. Las empresas enfrentan obstáculos como la complejidad de los formatos, tipos de documentos variados y exigencias de precisión crítica, especialmente en datos fiscales.
Las estrategias de procesamiento inteligente de documentos con LLMs incluyen prompting sin ejemplos, con ejemplos y fine-tuning. Este último es crucial para personalizar modelos según tareas específicas, facilitando la extracción de datos relevantes. Además, el fine-tuning supervisado y enfoques de destilación permiten crear modelos más eficientes y rápidos.
La implementación en Amazon Bedrock y Amazon SageMaker permite a usuarios con conocimientos básicos de ciencia de datos ajustar modelos de manera completamente administrada. La calidad de los datos y la preparación adecuada son esenciales para el éxito, asegurando que los modelos ajustados mantengan una elevada tasa de recuperación y precisión.
Amazon Bedrock ofrece un modelo de costos transparente y escalable, adaptándose a las necesidades de procesamiento documental de las empresas mientras mantiene un enfoque basado en el uso real. Este sistema elimina la necesidad de planificación de capacidad, optimizando la infraestructura empresarial de manera eficiente.
