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Ajuste por Instrucciones (Instruction Tuning)

Este módulo te guiará en el proceso de ajuste por instrucciones de modelos de lenguaje. El ajuste por instrucciones implica adaptar modelos preentrenados a tareas específicas mediante un entrenamiento adicional sobre conjuntos de datos específicos para esas tareas. Este proceso ayuda a los modelos a mejorar su rendimiento en tareas específicas.

En este módulo, exploraremos dos temas: 1) Plantillas de Chat y 2) Fine-tuning Supervisado

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1️⃣ Plantillas de Chat

Las plantillas de chat estructuran las interacciones entre los usuarios y los modelos de IA, asegurando respuestas coherentes y contextualmente apropiadas. Estas plantillas incluyen componentes como los mensajes de sistema y mensajes basados en roles. Para más información detallada, consulta la sección de Plantillas de Chat.

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2️⃣ Fine-tuning Supervisado

El Fine-tuning supervisado (SFT) es un proceso crítico para adaptar modelos de lenguaje preentrenados a tareas específicas. Implica entrenar el modelo en un conjunto de datos específico para la tarea con ejemplos etiquetados. Para una guía detallada sobre el SFT, incluyendo pasos clave y mejores prácticas, consulta la página de Fine-tuning Supervisado.

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Referencias

- Documentación de Transformers sobre plantillas de chat
- Script para Fine-Tuning Supervisado en TRL
- `SFTTrainer` en TRL
- Papel de Optimización Directa de Preferencias
- Fine-Tuning Supervisado con TRL
- Cómo afinar Google Gemma con ChatML y Hugging Face TRL
- Fine-Tuning de LLM para generar catálogos de productos persas en formato JSON

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