La adopción de modelos de inteligencia artificial generativa (IA) está revolucionando una multitud de industrias, marcando una era de transformación tecnológica sin precedentes. Con la emergencia de modelos de fundación (FMs) como los desarrollados por DeepSeek, la personalización de estos modelos para cumplir con las especificaciones particulares de distintos dominios se ha convertido en una prioridad crucial.
Enfrentando el reto de personalizar de manera eficiente los modelos DeepSeek y manejar la enorme demanda de recursos computacionales, las empresas han sido forzadas a encontrar un balance entre el desempeño óptimo de los modelos y las limitaciones prácticas de su implementación. Esto ha creado una necesidad urgente de soluciones que faciliten el proceso de personalización, haciendo accesibles a un público más amplio las poderosas herramientas de la IA.
La reciente introducción de las recetas de Amazon SageMaker HyperPod soporta la personalización simplificada de modelos de DeepSeek, específicamente el modelo DeepSeek-R1 y sus versiones destiladas. Este avance tecnológico permite el ajuste fino de modelos preconstruidos en cuestión de minutos, haciendo uso de flujos de trabajo de ajuste fino que están diseñados para reducir significativamente la complejidad tradicional de estos procesos.
En una serie informativa de dos partes, se detalla cómo ese proceso de ajuste fino es aplicable a los modelos DeepSeek-R1 destilados, destacando sus impresionantes logros, tales como un promedio del 25% en puntuaciones ROUGE y alcanzando hasta un 49% en la puntuación ROUGE-2. Estas métricas reflejan mejoras sustanciales en el rendimiento del modelo, logradas mediante el uso coordinado de Amazon SageMaker HyperPod y las funciones de formación avanzadas propias de SageMaker.
La estructura modular de la arquitectura soporta la escalabilidad y flexibilidad necesarias para gestionar modelos de lenguaje de gran tamaño, requiriendo capacidades de computación distribuidas. Este diseño es particularmente beneficioso para organizaciones que buscan introducir modelos de lenguaje potentes y rentables. Nuevas recetas liberadas recientemente permiten ya el ajuste de varios modelos DeepSeek, incorporando técnicas de ajuste fino supervisado.
El sector salud, por ejemplo, se beneficia al personalizar el modelo DeepSeek-R1 Distill Qwen 7b con datos médicos específicos para crear aplicaciones de asistencia médica que expliquen información compleja a los pacientes de manera comprensible y precisa, manteniendo siempre el rigor clínico. Esta personalización no solo mejora la calidad de las interacciones, sino que también incrementa la eficiencia, reflejada en mejores métricas ROUGE.
El proceso de ajuste fino, al estar democratizado y ser más accesible, no solo representa un avance significativo en la personalización de modelos de IA, sino que también permite una optimización sin precedentes en el uso de recursos computacionales en el entorno empresarial actual.
