Actualmente, las organizaciones de diversas industrias están intensificando su interés en los modelos de inteligencia artificial generativa (IA) para enriquecer sus aplicaciones y procesos. Estos modelos de fundación (FMs) son especialmente valiosos para acercar soluciones específicas dentro de sectores especializados. Un ejemplo de este enfoque son los modelos lanzados por DeepSeek, que han ganado popularidad por su capacidad de adaptación a necesidades particulares.
No obstante, la personalización efectiva de estos modelos plantea retos importantes, especialmente en términos de gestión de recursos computacionales. El proceso de ajustar las arquitecturas de los modelos requiere habilidades técnicas avanzadas y experiencia en el manejo de parámetros para lograr un rendimiento óptimo, lo que representa un desafío significativo para muchas empresas. Esto ha llevado a una creciente demanda por soluciones más accesibles, que simplifiquen estos procesos.
Una reciente serie de publicaciones ha abordado precisamente esta necesidad, explorando la manera de reducir la complejidad en la personalización de modelos de DeepSeek. A través de los flujos de trabajo preconstruidos, denominados «recetas», para el modelo DeepSeek-R1 y sus variaciones destiladas, se muestra cómo las herramientas de Amazon SageMaker HyperPod pueden facilitar esta tarea. En la primera parte de la serie, se detalla una estrategia de solución que permite ajustar modelos destilados de DeepSeek-R1, utilizando como caso práctico el modelo DeepSeek-R1 Distill Qwen 7b. Este enfoque ha logrado mejorar las puntuaciones ROUGE en promedio un 25%, alcanzando un notable 49% en ROUGE-2 gracias a la integración con herramientas de SageMaker.
La introducción de recetas de Amazon SageMaker HyperPod promete democratizar el uso de modelos generativos IA. Estas recetas permiten a científicos de datos y desarrolladores, sin importar su nivel de habilidad, entrenar y ajustar modelos en cuestión de minutos. Eliminar el trabajo tedioso de configuración de modelos mejora significativamente el proceso, permitiendo concentrarse más en la innovación y las soluciones efectivas.
El diseño modular de esta arquitectura también favorece la escalabilidad y flexibilidad, características imprescindibles para el entrenamiento de modelos de lenguaje extensos que requieren capacidades avanzadas de computación distribuida. Recientemente, han sido liberadas nuevas recetas para facilitar el ajuste de seis modelos de DeepSeek, implementando técnicas de ajuste fino supervisado y adaptaciones de bajo rango.
En el sector de la salud, por ejemplo, el modelo DeepSeek-R1 Distill Qwen 7b se ha utilizado para desarrollar aplicaciones que facilitan la comprensión de información médica compleja, manteniendo el rigor clínico necesario. Esto se logra al entrenar el modelo con un conjunto de datos específico del ámbito de la salud, garantizando respuestas precisas y alineadas con las necesidades de los pacientes.
El ciclo de ajuste reporta mejoras considerables en la eficiencia del modelo adaptado, con puntuaciones superiores en métricas ROUGE, lo cual sugiere que una extensión futura del proceso de entrenamiento podría aumentar aún más el rendimiento. Esta serie de desarrollos no solo destaca la innovación en la personalización de IA, sino también el potencial para optimizar el uso de recursos computacionales, marcando un nuevo hito en la implementación de soluciones avanzadas en entornos empresariales y especializados.
