En la conferencia Build 2025, Microsoft sorprendió al mundo tecnológico con la presentación de una nueva función de ajuste fino para su modelo de lenguaje de pequeña escala, Phi Silica. Utilizando la técnica de adaptación de bajo rango (LoRA), la compañía ha logrado mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas, sin comprometer sus capacidades generales. Este avance permite ajustar los parámetros del modelo con un conjunto reducido de datos personalizados.
El desarrollo de esta innovación se centró en un caso práctico: la generación de cuestionarios Kahoot! de alta calidad y con valor pedagógico. Como resultado, Microsoft informó una reducción del 75% en las tasas de rechazo y un aumento de 4.6 veces en la calidad subjetiva de los cuestionarios generados.
La iniciativa vio la luz en colaboración con Microsoft Learning Zone, la primera aplicación educativa diseñada para PCs con Copilot+. Junto con Kahoot!, han permitido la creación de juegos de aula interactivos usando Phi Silica. Esta herramienta permite diversas tareas de generación, desde presentaciones dinámicas hasta cuestionarios de opción múltiple.
El uso de LoRA facilitó la especialización de un modelo base de Phi Silica para satisfacer necesidades pedagógicas sin la necesidad de múltiples modelos ajustados. Microsoft enfocó la calidad en dos aspectos principales: la verificable, cumpliendo las exigencias de formato de Kahoot!, y la subjetiva, que incluye la claridad y relevancia educativa de los contenidos.
Para lograr un ajuste fino efectivo, se creó un conjunto de datos de alta calidad. Esto combinó materiales educativos con la generación de preguntas y respuestas en estilo Kahoot!, usando un modelo maestro de lenguaje. La optimización de los parámetros del sistema durante el entrenamiento de LoRA confirmó que los valores predeterminados del kit de herramientas eran adecuados, mejorando notablemente la calidad del output.
Los resultados mostraron que el sistema personalizado de Phi Silica con LoRA superó al modelo base, aumentando la satisfacción tanto en evaluaciones automáticas como humanas. Se generaron aproximadamente 13,000 ejemplos sintéticos para entrenar y evaluar el modelo.
Este avance ha capturado la atención del ámbito educativo. La generación de juegos Kahoot! mediante Microsoft Learning Zone se lanzará en vista pública este verano, permitiendo a los educadores experimentar con esta innovadora herramienta. Esta iniciativa destaca cómo modelos más pequeños, bien adaptados, pueden proporcionar experiencias de inteligencia artificial robustas y personalizadas en entornos educativos.
