El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje ha evolucionado rápidamente, convirtiéndose en un costo significativo para muchas empresas que buscan aprovechar la inteligencia artificial avanzada. En respuesta a este desafío financiero, las organizaciones han comenzado a adoptar técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT), que permiten adaptar los modelos preentrenados a tareas específicas, reduciendo así los costos generales.
Técnicas como la Adaptación de Bajo Rango (LoRA) y la Adaptación de Bajo Rango Descompuesta Ponderada (DoRA) son esenciales para esta nueva estrategia. Estos métodos se enfocan en minimizar el número de parámetros que necesitan ser actualizados en un modelo. Como resultado, es posible reducir de manera significativa los costos de ajuste fino, lo cual es crucial para las empresas que buscan utilizar la inteligencia artificial de manera rentable.
Más allá de los costos, el ajuste fino de modelos a gran escala presenta varios desafíos técnicos. La complejidad de configurar un entorno de entrenamiento distribuido requiere experiencia en áreas como la gestión de servidores y redes, así como la computación distribuida. Sin embargo, para abordar estos obstáculos, Amazon Web Services (AWS) introdujo Amazon SageMaker HyperPod a finales de 2023.
Este servicio está diseñado para simplificar la configuración de infraestructura y acelerar el entrenamiento distribuido de modelos lingüísticos a gran escala. SageMaker HyperPod supervisa la salud de los clústeres, reemplaza nodos defectuosos automáticamente y reanuda el entrenamiento desde puntos de control predefinidos. Esta infraestructura no solo minimiza el tiempo de entrenamiento, sino que también permite el uso completo de la capacidad computacional y de red disponibles.
Además, el uso de chips Trainium, optimizados para entrenar modelos con más de 100 mil millones de parámetros, proporciona una solución de alta eficiencia y costo reducido para el entrenamiento de modelos. Combinados con el kit de herramientas Neuron SDK, estos chips permiten una aceleración de aprendizaje profundo eficiente. El paquete Optimum-Neuron de Hugging Face facilita aún más la integración de técnicas PEFT, como LoRA, en el proceso de ajuste fino de modelos preexistentes.
El enfoque tradicional de ajuste fino involucra modificar todos los parámetros de un modelo, lo cual es computacionalmente oneroso y requiere mucha memoria. Los enfoques PEFT, como LoRA, son más eficientes ya que introducen un conjunto más pequeño de parámetros entrenables, lo que reduce la carga computacional y los requisitos de recursos.
Para aplicar PEFT al ajuste fino de un modelo Meta Llama 3 en Trainium con SageMaker HyperPod, se requiere establecer un clúster HyperPod, ajustar el modelo sobre un conjunto de datos específico y consolidar los pesos del modelo tras el ajuste. Este enfoque ha demostrado reducir los costos hasta en un 50% y disminuir el tiempo de entrenamiento en un 70%, representando una solución efectiva para las empresas que desean maximizar sus inversiones en inteligencia artificial mientras mitigan los costos.
