¿Cómo puedo entrenar mi propio modelo GPT?

Con los rápidos avances en la tecnología de IA, cada vez es más accesible para cualquier persona crear su propio chatbot GPT.

El modelo generativo preentrenado de transformadores de OpenAI —el motor detrás de ChatGPT— se ha convertido en un recurso para quienes buscan crear sus propios agentes de IA y software.

Aprender a personalizar tu propio agente GPT te permite aprovechar las tecnologías más potentes de nuestro tiempo para tus casos de uso específicos. Así que, empecemos.

¿Qué es un modelo GPT?

Un modelo GPT (generative pre-trained transformer) es un tipo avanzado de modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para comprender y generar texto similar al humano.

Los modelos GPT se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para predecir la siguiente palabra en una secuencia, lo que les permite realizar tareas como responder preguntas, redactar contenido e incluso programar.

Estos modelos se utilizan ampliamente en aplicaciones como chatbots de IA, generación de contenido y traducción.

Los modelos GPT se han utilizado en el mundo real como motores detrás de chatbots de soporte al cliente, agentes de generación de prospectos y herramientas de investigación en distintas disciplinas. Estos chatbots de IA se encuentran en todas partes en línea, desde salud y comercio electrónico hasta hoteles y bienes raíces.

¿Quién puede entrenar modelos GPT?

Entrenar un modelo GPT es una tarea que requiere mucho trabajo y recursos. Normalmente, se necesita un equipo con financiación —como un instituto de investigación, una empresa con buen presupuesto o incluso una universidad— para contar con los recursos necesarios para entrenar un modelo GPT.

Sin embargo, es mucho más accesible para personas o empresas entrenar sus propios chatbots GPT. Al entrenar un chatbot GPT en lugar de un modelo, obtienes todas las capacidades potentes de un modelo GPT, pero puedes personalizarlo fácilmente según tus necesidades.

¿Cómo se entrenan los modelos GPT?

Para entrenar un modelo GPT por tu cuenta, debes estar preparado —tanto financieramente como en otros aspectos— para usar hardware potente e invertir una cantidad considerable de tiempo perfeccionando algoritmos.

Un modelo GPT surge del preentrenamiento y puede especializarse aún más mediante ajuste fino. Sin embargo, también puedes crear un chatbot GPT personalizado sin necesidad de ajuste fino, que es un proceso intensivo y puede volverse costoso rápidamente.

Preentrenamiento

El preentrenamiento es un proceso que consume mucho tiempo y recursos y que, por ahora, solo pueden realizar empresas con gran financiación. Si vas a crear tu propio chatbot GPT, no lo vas a preentrenar.

El preentrenamiento ocurre cuando un equipo de desarrollo entrena el modelo para que pueda predecir con precisión la siguiente palabra en una frase que suene natural. Tras entrenar el modelo con una gran cantidad de texto, puede predecir mejor qué palabras deben seguir a otras en una oración.

Un equipo comienza recopilando un conjunto de datos masivo. Luego, el modelo se entrena para descomponer los datos dividiendo el texto en palabras o subpalabras, conocidas como tokens.

Aquí es donde entra la 'T' de GPT: este procesamiento y descomposición del texto lo realiza una arquitectura de red neuronal llamada transformer.

Al finalizar la fase de preentrenamiento, el modelo comprende el lenguaje de manera general, pero no está especializado en ningún dominio en particular.

Fine-tuning

Si eres una empresa con un enorme conjunto de datos a tu disposición, el ajuste fino puede ser una opción.

El ajuste fino consiste en entrenar un modelo con un conjunto de datos específico para que se convierta en especialista en una función concreta.

Puedes entrenarlo con:

• Textos médicos, para que pueda diagnosticar mejor condiciones complejas
• Textos legales, para que redacte informes legales de mayor calidad en una jurisdicción específica
• Guiones de atención al cliente, para que sepa qué tipo de problemas suelen tener tus clientes

Después del ajuste fino, tu chatbot GPT cuenta con las capacidades lingüísticas adquiridas en el preentrenamiento, pero además está especializado en tu caso de uso.

Pero el ajuste fino no es el proceso adecuado para muchos proyectos de chatbots GPT. No necesitas ajuste fino si solo quieres personalizar un chatbot.

De hecho, solo puedes ajustar un chatbot GPT si tienes un conjunto de datos muy grande y relevante (como las transcripciones de llamadas de atención al cliente de una gran empresa). Si tu conjunto de datos no es lo suficientemente grande, no vale la pena el tiempo ni el costo del ajuste fino.

Por suerte, el uso avanzado de prompts y RAG (generación aumentada por recuperación) suele ser suficiente para personalizar un chatbot GPT, incluso si lo vas a desplegar para miles de usuarios.

3 formas de personalizar LLMs

Tanto si es un motor GPT como si no, personalizar un LLM ofrece muchos beneficios. Puede mantener tus datos privados, reducir costos en tareas específicas y mejorar la calidad de las respuestas en tu caso de uso.

Patrick, ingeniero de software en Botpress, explica todos los detalles sobre cómo personalizar un LLM en este artículo. Estas son sus principales sugerencias para personalizar LLMs:

1. Ajuste fino

El ajuste fino implica entrenar un modelo con ejemplos específicos para que sobresalga en una tarea concreta, como responder preguntas sobre tu producto.

Mientras que los modelos de código abierto requieren capacidad de ingeniería para el ajuste fino, los modelos de código cerrado como GPT-4 o Claude pueden ajustarse a través de APIs, aunque esto aumenta los costos. El ajuste fino es especialmente útil para conocimientos estáticos, pero no es ideal para información que cambia en tiempo real.

2. RAG

La generación aumentada por recuperación (RAG) consiste en usar información externa, como un documento de políticas de RRHH, para responder preguntas específicas.

Es ideal para acceder a información en tiempo real, como un chatbot que consulta un catálogo de productos para verificar existencias, y evita la necesidad de ajustar modelos.

RAG suele ser más fácil y rentable de mantener para chatbots basados en conocimiento, ya que puedes consultar datos actualizados sin tener que actualizar el modelo constantemente.

3. N-shot prompting

El aprendizaje N-shot consiste en proporcionar ejemplos en una sola llamada a la API del LLM para mejorar la calidad de las respuestas.

Agregar un ejemplo (one-shot) mejora notablemente la respuesta en comparación con no dar ejemplos (zero-shot), mientras que usar varios ejemplos (n-shot) aumenta aún más la precisión sin modificar el modelo.

Sin embargo, este enfoque está limitado por el tamaño de contexto del modelo, y su uso frecuente puede aumentar los costos; el ajuste fino puede eliminar la necesidad de ejemplos n-shot, pero requiere más tiempo de configuración.

4. Ingeniería de prompts

Existen otras técnicas de ingeniería de prompts, como chain-of-thought, que obligan a los modelos a razonar en voz alta antes de dar una respuesta.

Esto mejora la calidad de la respuesta, pero a costa de la longitud, el costo y la velocidad de la respuesta.

Crea un chatbot GPT entrenado con tus datos

Combinar la potencia del motor GPT con la flexibilidad de una plataforma de chatbots te permite usar la última tecnología de IA para los casos de uso personalizados de tu organización.

Botpress ofrece un estudio de arrastrar y soltar que te permite crear chatbots GPT personalizados para cualquier caso de uso. Te ayudamos a aprovechar la IA según cómo quieras implementarla.

Contamos con una sólida plataforma educativa, Botpress Academy, así como un canal de YouTube detallado. Nuestro Discord reúne a más de 20,000 creadores de bots, así que siempre podrás encontrar el apoyo que necesitas.

Empieza a construir hoy. Es gratis.

O contacta a nuestro equipo de ventas para obtener más información.