Este módulo te guiará en el proceso de ajuste por instrucciones de modelos de lenguaje. El ajuste por instrucciones implica adaptar modelos preentrenados a tareas específicas mediante un entrenamiento adicional sobre conjuntos de datos específicos para esas tareas. Este proceso ayuda a los modelos a mejorar su rendimiento en tareas específicas.
En este módulo, exploraremos dos temas: 1) Plantillas de Chat y 2) Fine-tuning Supervisado
Las plantillas de chat estructuran las interacciones entre los usuarios y los modelos de IA, asegurando respuestas coherentes y contextualmente apropiadas. Estas plantillas incluyen componentes como los mensajes de sistema y mensajes basados en roles. Para más información detallada, consulta la sección de Plantillas de Chat.
El Fine-tuning supervisado (SFT) es un proceso crítico para adaptar modelos de lenguaje preentrenados a tareas específicas. Implica entrenar el modelo en un conjunto de datos específico para la tarea con ejemplos etiquetados. Para una guía detallada sobre el SFT, incluyendo pasos clave y mejores prácticas, consulta la página de Fine-tuning Supervisado.
SFTTrainer en TRL