Capítulo 7. Fine-tuning de LLMs para seguir instrucciones con PyTorch

¿Alguna vez te has preguntado cómo los modelos del lenguaje como ChatGPT aprenden a seguir instrucciones de forma tan precisa?

La respuesta está en el instruction fine-tuning, una fase crítica que transforma un modelo preentrenado en un asistente capaz de comprender y ejecutar tareas específicas como ChatGPT.

Después del pre-entrenamiento, un LLM puede generar texto coherente palabra por palabra, pero no es capaz de seguir instrucciones correctamente. Para conseguirlo, necesitamos una fase adicional de ajuste fino con un dataset especializado de pares instrucción-respuesta.

En este capítulo veremos el proceso completo de fine-tuning para que el modelo sea capaz de seguir instrucciones utilizando PyTorch.

Desde la preparación del dataset hasta la evaluación automatizada con otro LLM, cubriendo todos los aspectos técnicos esenciales:

• Preparación del dataset de instrucciones: formato Alpaca y estructuración de prompts
• Tokenización y batching: cómo organizar instrucciones de longitud variable en batches eficientes
• Gestión de padding y masking: técnicas para que el modelo solo aprenda de tokens relevantes
• Implementación de collate functions: preparación avanzada de datos con desplazamiento de secuencias
• Estrategias de entrenamiento: configuración de optimizadores, learning rate y épocas
• Evaluación automatizada: uso de LLMs como jueces (Llama3) para validar respuestas a escala

💡 El instruction fine-tuning es lo que diferencia un generador de texto básico de un asistente conversacional o chatbot. Sin esta fase, un LLM preentrenado no entiende conceptos como "resume este texto", "traduce al español" o "explica como si tuviera 5 años".

Si quieres dominar el instruction fine-tuning y entender exactamente cómo se entrenan los asistentes de IA modernos, sigue leyendo.