El ajuste fino multimodal está ganando relevancia como un enfoque eficaz para personalizar modelos fundamentales, especialmente en tareas que combinan información visual y textual. Si bien los modelos base poseen capacidades generales destacables, a menudo resultan insuficientes para tareas visuales especializadas o demandas específicas de formato. Para abordar estas limitaciones, el ajuste fino adapta los modelos a datos y casos de uso concretos, mejorando significativamente el desempeño en tareas críticas para las empresas.
Recientes experimentos revelan que los modelos ajustados de Meta Llama 3.2 pueden alcanzar mejoras de hasta un 74% en precisión en tareas de comprensión visual especializada, comparados con sus versiones base tras optimizar las indicaciones.
Amazon Bedrock ha introducido capacidades de ajuste fino para los modelos multimodales de Meta Llama 3.2, permitiendo a las organizaciones personalizar estos sofisticados modelos según sus necesidades. Este proceso se fundamenta en exhaustivos experimentos utilizando conjuntos de datos de referencia públicos para tareas de lenguaje-visual como respuesta a preguntas visuales, generación de descripciones de imágenes e interpretación de gráficos. Las recomendaciones destacan que es posible ajustar modelos más pequeños y económicos para lograr un rendimiento equiparable o superior a modelos mucho más grandes, reduciendo costos y latencia sin sacrificar precisión.
Entre los casos de uso recomendados se encuentran la respuesta a preguntas visuales, la interpretación de gráficos y la generación de descripciones de imágenes, así como la extracción de información estructurada de documentos visuales.
Para utilizar estas funcionalidades, se requiere una cuenta activa de AWS y que los modelos de Meta Llama 3.2 estén habilitados en Amazon Bedrock, disponible actualmente en la región AWS US West (Oregón). Se aconseja preparar conjuntos de datos de entrenamiento en Amazon S3, asegurando su calidad y estructura para obtener resultados óptimos.
Los experimentos han utilizado conjuntos de datos multimodales representativos como LlaVA-Instruct-Mix-VSFT, ChartQA y Cut-VQAv2. Las pruebas han permitido comprender el escalamiento del rendimiento con la cantidad de datos.
La calidad y estructura de los datos de entrenamiento son esenciales para el éxito del ajuste fino, y se sugiere iniciar con muestras pequeñas de alta calidad antes de escalar. La consistencia en el formato de los datos es clave para mejorar la eficiencia del aprendizaje.
Al configurar parámetros como el número de épocas y la tasa de aprendizaje, se puede optimizar el rendimiento del modelo. Para conjuntos más pequeños, un mayor número de épocas es beneficioso, mientras que conjuntos más grandes pueden requerir menos épocas.
La elección entre los modelos de 11B y 90B de Meta Llama 3.2 para el ajuste fino implica un balance entre rendimiento y costo. Se recomienda el modelo de 90B para aplicaciones que exigen máxima precisión en tareas complejas de razonamiento visual.
El ajuste fino de los modelos multimodales de Meta Llama 3.2 en Amazon Bedrock ofrece a las empresas una poderosa herramienta para crear soluciones de IA personalizadas, mejorando el rendimiento a partir de conjuntos de datos modestos y haciéndola accesible para diversas organizaciones.
