Ajuste fino de Llama 3.2 11B con Q-LoRA para respuesta a preguntas extractivas

martes, noviembre 26, 2024 12:00 AM
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Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han convertido en herramientas esenciales en el procesamiento del lenguaje natural, capaces de manejar una variedad de tareas. Sin embargo, debido a su amplio entrenamiento, pueden no sobresalir en aplicaciones específicas sin una adaptación adicional. Las técnicas de ajuste fino, como Q-LoRA, permiten a los investigadores adaptar modelos preentrenados como Llama 3.2 11B para tareas particulares, como la respuesta a preguntas extractivas. Este artículo describe el proceso de ajuste fino de Llama 3.2 11B utilizando Q-LoRA en el conjunto de datos SQuAD v2, mostrando las mejoras en el rendimiento logradas a través de este método.

LoRA, o Adaptación de Bajo Rango, es una técnica que introduce nuevos pesos a un modelo existente sin alterar los parámetros originales. Al agregar pesos de adaptador que ajustan las salidas de ciertas capas, LoRA permite que los modelos retengan su conocimiento preentrenado mientras adquieren nuevas capacidades adaptadas a tareas específicas. En este experimento, el enfoque está en el ajuste fino de Llama 3.2 11B para la respuesta a preguntas extractivas, con el objetivo de extraer segmentos de texto precisos que respondan directamente a las consultas de los usuarios, en lugar de resumir o reformular el contenido. El experimento se llevó a cabo en una plataforma de Google Colab utilizando una GPU A100, con la biblioteca Hugging Face Transformers facilitando la implementación.

Los resultados del proceso de ajuste fino fueron prometedores, demostrando un aumento significativo en el rendimiento del modelo en el conjunto de validación. La puntuación BERT mejoró de 0.6469 a 0.7505, mientras que la puntuación de coincidencia exacta aumentó de 0.116 a 0.418. Estas mejoras indican que la técnica Q-LoRA adapta efectivamente el modelo Llama 3.2 11B para tareas de respuesta a preguntas extractivas. Este artículo sirve como guía para investigadores que buscan aplicar métodos similares a otros modelos y tareas, destacando el potencial del ajuste fino en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural.

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