El ajuste de instrucciones es una técnica de aprendizaje automático que mejora la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para seguir instrucciones humanas. Implica ajustar un modelo preentrenado en conjuntos de datos que consisten en pares de instrucción-respuesta, donde cada entrada incluye una descripción de la tarea (la instrucción) y una respuesta apropiada.
El objetivo es enseñar al modelo no solo a predecir la siguiente palabra, sino a responder de una manera que se alinee con lo que un humano esperaría al dar una orden, hacer una pregunta o asignar una tarea.
Por ejemplo, en lugar de entrenar el modelo solo con texto sin formato, el ajuste de instrucciones lo entrena con indicaciones como:
Instrucción: Traduzca esta frase al español.
Entrada: Hola, ¿cómo estás?
Respuesta: Hola, ¿cómo estás?
Al ver muchos ejemplos de este tipo, el modelo aprende a generalizar y a seguir varias tareas de manera más eficaz.
¿Por qué es importante el ajuste de instrucciones?
A medida que los modelos de lenguaje grandes se convierten en componentes centrales de las herramientas digitales, como los chatbots, los asistentes virtuales, los creadores de contenido y los bots de atención al cliente, deben seguir con precisión instrucciones de usuario diversas y de sonido natural.
El ajuste de instrucciones es esencial para construir modelos que sean:
- Más alineados con la intención humana
- Capaces de comprender una amplia gama de tareas
- Más fáciles de controlar y personalizar
En industrias como la atención médica, las finanzas, la educación y la tecnología legal, el ajuste de instrucciones permite modelos específicos del dominio que siguen reglas, respetan el contexto y producen resultados utilizables sin indicaciones complejas.
También juega un papel central en hacer que los modelos de propósito general como ChatGPT o Bard de Google funcionen de manera fiable en todas las tareas con una supervisión o ingeniería mínimas.
¿Cómo funciona el ajuste de instrucciones?
El ajuste de instrucciones comienza con un modelo de lenguaje preentrenado, normalmente uno que ya ha aprendido a predecir el lenguaje a partir de grandes corpus de texto. El proceso añade entonces una nueva fase:
- Recopilación de datos: Se construye un conjunto de datos curado que contiene muchos ejemplos de pares de instrucción-respuesta. Estas tareas pueden incluir la traducción, la síntesis, la respuesta a preguntas, el razonamiento, la generación de código y otras tareas relacionadas.
- Formato de tareas: Cada punto de datos se formatea para mostrar claramente la instrucción y la respuesta esperada. Algunas tareas pueden incluir una entrada (por ejemplo, un párrafo para resumir), mientras que otras solo pueden requerir una instrucción directa.
- Ajuste fino: El modelo se entrena aún más en este conjunto de datos. Durante esta fase, los pesos del modelo se ajustan para aprender a completar las instrucciones en lugar de solo predecir texto general.
El modelo ajustado con instrucciones se evalúa en tareas nuevas y no vistas para garantizar que pueda generalizar y seguir una amplia gama de instrucciones de usuario sin una formación específica para cada tarea.
Este proceso transforma un modelo de lenguaje general en uno que se comporta más como un asistente versátil.
Tipos de ajuste de instrucciones
1. Ajuste de instrucciones supervisado
Este es el método estándar, en el que cada ejemplo está escrito o revisado por humanos. Se utilizan conjuntos de datos de alta calidad creados manualmente para garantizar la claridad y la corrección.
Ejemplos de conjuntos de datos:
- FLAN (de Google)
- Super-NaturalInstructions
- Dolly (de databricks)
2. Ajuste de instrucciones sintético
Las instrucciones y las respuestas se generan aquí utilizando otro modelo de lenguaje. Aunque estos ejemplos sintéticos pueden ser menos fiables, permiten una generación de datos rápida y a gran escala.
Esto ayuda a escalar el ajuste de instrucciones cuando la recopilación manual de datos es demasiado costosa o lenta.
3. Ajuste de instrucciones multi-tarea
Este método incluye ejemplos de varios tipos de tareas en un solo conjunto de datos, incluyendo la traducción, la clasificación, la síntesis, el razonamiento y el diálogo. El modelo aprende a cambiar entre tareas basándose únicamente en la indicación, lo que da como resultado modelos muy flexibles que pueden generalizar bien en todos los dominios.
4. Ajuste de instrucciones específico del dominio
El ajuste de instrucciones también se puede hacer con datos de una industria o caso de uso particular, como consultas legales, consejos médicos o ayuda para la programación. Esto produce modelos especializados ajustados al lenguaje, las expectativas y las reglas del dominio.
Modelos populares entrenados con ajuste de instrucciones
Varios modelos conocidos han sido mejorados a través del ajuste de instrucciones:
1. Instruir a GPT
Desarrollado por OpenAI, este modelo fue ajustado con instrucciones utilizando indicaciones escritas por humanos y luego refinado con retroalimentación humana. Sirve como base para ChatGPT.
2. FLAN-T5
Los modelos FLAN-T5 de Google fueron ajustados en más de 60 tareas, lo que les permite generalizar bien y lograr un sólido rendimiento en varios puntos de referencia.
3. Dolly 2.0
Un modelo de código abierto ajustado con instrucciones en un conjunto de datos disponible gratuitamente recopilado por Databricks, diseñado para uso comercial.
4. LLaMA + alpaca
El proyecto Stanford Alpaca mejoró el modelo LLaMA de Meta, que utilizó el ajuste de instrucciones en pares de instrucción-respuesta generados sintéticamente.
5. Mistral, vicuna y falcon-instruct
Estos son otros ejemplos de modelos ajustados con instrucciones impulsados por la comunidad o la empresa que admiten casos de uso de código abierto.
Puntos fuertes del ajuste de instrucciones
1. Mejora del seguimiento de las instrucciones
Los modelos responden de forma más precisa y coherente a los comandos directos, las preguntas o las tareas estructuradas.
2. Mejor alineación con el usuario
Los resultados están más alineados con las expectativas de los usuarios, especialmente en las interacciones humano-IA como el chat, la tutoría o la automatización.
3. Manejo flexible de tareas
Los modelos ajustados con instrucciones a menudo realizan múltiples tareas con una sola interfaz, lo que reduce la necesidad de diseñar indicaciones especiales.
4. Indicaciones más fáciles
Los usuarios no necesitan conocimientos técnicos profundos ni trucos de indicaciones inteligentes. Las instrucciones sencillas en lenguaje natural suelen ser suficientes.
5. Adaptación más rápida
El ajuste de instrucciones proporciona un atajo para la generalización de tareas, lo que facilita la implementación de modelos en nuevos dominios o casos de uso.
Limitaciones y desafíos
1. Dependencia de los datos
Se necesitan conjuntos de datos de instrucción-respuesta de alta calidad. Los ejemplos mal escritos o sesgados pueden reducir el rendimiento del modelo o introducir riesgos para la seguridad.
2. Límites de generalización
Los modelos ajustados con instrucciones aún pueden fallar en tareas significativamente diferentes de los ejemplos de entrenamiento, especialmente en entornos de disparo cero.
3. Coste del ajuste fino
Aunque es más ligero que el preentrenamiento completo, el ajuste de instrucciones todavía requiere una potencia de cálculo y una experiencia de entrenamiento significativas.
4. Ambigüedad de las indicaciones
El modelo puede producir resultados inciertos o inconsistentes si las instrucciones son vagas o contradictorias.
5. Riesgos de uso indebido
Un modelo entrenado para seguir las instrucciones más fácilmente también puede ser explotado si no está alineado o supervisado, como por ejemplo, si se le indica que genere contenido dañino.
Ajuste de instrucciones en aplicaciones del mundo real
Atención al cliente
Los modelos ajustados con instrucciones comprenden las quejas de los usuarios, responden con soluciones apropiadas y escalan los problemas complejos, todo ello a través de una conversación natural.
Educación
Los sistemas de tutoría se basan en modelos ajustados con instrucciones para guiar a los estudiantes a través del aprendizaje paso a paso, corregir errores y personalizar las lecciones.
Atención médica
El ajuste de instrucciones permite a los chatbots médicos procesar los síntomas, resumir los historiales médicos y proporcionar información general sobre la salud con mayor fiabilidad.
Tecnología jurídica
Los asistentes legales entrenados a través del ajuste de instrucciones pueden ayudar a resumir los casos legales, clasificar los documentos y responder a las consultas legales con precisión.
Desarrollo de software
Los programadores utilizan modelos ajustados con instrucciones para escribir código, generar documentación y explicar el comportamiento del código en lenguaje natural.
Buenas prácticas para el ajuste de instrucciones
Para obtener los mejores resultados del ajuste de instrucciones, siga estas prácticas:
1. Utilizar tareas diversas
Para mejorar la generalización, incluya una amplia gama de tareas y formatos. Cubra la traducción, el razonamiento, la síntesis, la clasificación y las tareas creativas.
2. Escribir instrucciones claras
Cada instrucción debe ser inequívoca, concisa y directa. Las indicaciones vagas reducen el rendimiento.
3. Coincidir con el comportamiento real del usuario
Construya conjuntos de datos que reflejen cómo los usuarios escriben las indicaciones: informales, variadas y en diferentes estilos.
4. Incluir casos extremos
Cubra tanto los ejemplos comunes como los raros. Esto ayuda a los modelos a generalizar y a manejar mejor las entradas inesperadas.
5. Evaluar a fondo
Pruebe el modelo ajustado tanto en tareas de distribución como fuera de ella. Utilice la precisión, la utilidad y la coherencia como métricas clave.
El futuro del ajuste de instrucciones
El ajuste de instrucciones se está convirtiendo en una fase estándar en la construcción de modelos de lenguaje utilizables. A medida que los modelos crecen en tamaño y capacidad, el ajuste de instrucciones garantiza que sigan siendo controlables, alineados y fáciles de interactuar.
Las tendencias emergentes incluyen:
- Aprendizaje por refuerzo + Ajuste de instrucciones: Combinación de la retroalimentación humana con el ajuste de instrucciones para mejorar la utilidad y la seguridad.
- Ajuste de instrucciones multilingüe: Creación de modelos que puedan seguir igualmente las instrucciones en varios idiomas.
- Ajuste de instrucciones personalizado: Entrenamiento de modelos para que se adapten a los usuarios individuales, las preferencias o los roles.
- Mezclas de instrucciones sintéticas + reales: Utilización de una mezcla de datos generados por humanos y por IA para escalar el ajuste manteniendo la calidad.
Estas innovaciones apuntan hacia sistemas de IA más receptivos y fáciles de usar que sean más fáciles de confiar y controlar.
El ajuste de instrucciones es un método poderoso para enseñar a los modelos de lenguaje grandes a seguir las instrucciones del lenguaje natural en una amplia gama de tareas. Al ajustar los ejemplos de instrucción-respuesta, los modelos se vuelven más útiles, alineados y fáciles de interactuar, sin necesidad de un diseño de indicaciones complejo.
El ajuste de instrucciones ya ha demostrado su valor para hacer que modelos como ChatGPT, FLAN y Dolly sean eficaces en todas las industrias. A medida que los modelos de lenguaje se incrustan más en los flujos de trabajo empresariales y las aplicaciones de consumo, el ajuste de instrucciones seguirá siendo fundamental para alinear la IA con los objetivos humanos.
