Guía de capacidades
Un flujo de trabajo de constructor de IA para entrenar modelos comienza con una tarea específica, ejemplos representativos y una forma de evaluar el resultado. Primero decide si realmente necesitas entrenar un modelo: un prompt, una regla o un modelo existente puede resolver el problema con menos mantenimiento.
Antes de seleccionar un flujo de trabajo de constructor de IA, anota la entrada, el resultado deseado y cómo sería una respuesta correcta. Mantén un conjunto separado de ejemplos para la evaluación en lugar de usar todos los ejemplos durante la preparación.
Esta guía es una ayuda para la planificación, no una prueba de que un producto enlazado ofrezca una interfaz de entrenamiento o admita un tipo de modelo concreto.
Seguir el proceso de transferencia no demuestra que el entrenamiento de modelos personalizados esté disponible para tu tarea.
Qué hacer en su lugar
Comprueba las capacidades actuales del destino antes de preparar datos en torno a una interfaz específica.
Tener archivos no implica necesariamente que tengas permiso para usar su contenido para entrenar un modelo.
Qué hacer en su lugar
Confirma primero el consentimiento, las licencias, los requisitos de retención y la política de la organización.
Más ejemplos no pueden solucionar etiquetas incoherentes ni un conjunto de prueba que repita los datos de preparación.
Qué hacer en su lugar
Resuelve las discrepancias entre etiquetas y reserva casos no vistos para la evaluación.
Supón que un equipo quiere clasificar los mensajes de soporte entrantes por tema. El objetivo es tomar una decisión repetible, no simplemente dar una respuesta convincente a un ejemplo.
Elige una lista breve de temas y escribe una regla para cada uno. Especifica qué ocurre cuando un mensaje abarca dos temas o ninguno. Registra el tema esperado para algunos mensajes típicos y difíciles.
Elimina los detalles confidenciales que no necesites, revisa que las etiquetas sean coherentes y aparta los mensajes que el enfoque no verá durante la preparación. Asegúrate de que los temas poco frecuentes estén representados en el conjunto de evaluación.
Prueba primero con instrucciones explícitas y ejemplos etiquetados. Si realmente está disponible una opción de entrenamiento de modelos del constructor de IA, compárala con esa referencia usando los mismos mensajes no vistos y analiza los errores por tema antes de adoptarla.
La mejor opción depende de la tarea y de las capacidades que verifiques, no de si el nombre de un método incluye la palabra entrenamiento.
| Indicación o modelo existente | Modelo entrenado a medida | |
|---|---|---|
| Punto de partida | Escribe instrucciones y proporciona el contexto de la tarea. | Define la tarea y prepara ejemplos etiquetados. |
| Requisito de datos | Puede necesitar unos pocos ejemplos ilustrativos. | Necesita ejemplos adecuados para el método de entrenamiento utilizado. |
| Evaluación | Prueba con entradas no vistas y revisa los errores. | Prueba con entradas no vistas y compara con una referencia. |
| Cambiar las etiquetas | Revisa las instrucciones y vuelve a probar. | Revisa las etiquetas, los datos y el proceso de reentrenamiento. |
| Trabajo continuo | Mantén las instrucciones y comprueba los resultados. | Mantén la calidad de los datos y supervisa el comportamiento del modelo. |
| Primera comprobación recomendada | ¿Pueden unas instrucciones claras cumplir los criterios de aceptación? | ¿La mejora medida justifica el mantenimiento adicional? |
Un modelo puede parecer exitoso con ejemplos conocidos y, sin embargo, fallar cuando el flujo de trabajo real es ambiguo, incoherente o se gestiona mejor de otra manera.
Las facturas utilizan diseños cambiantes y los campos significan cosas diferentes según el proveedor.
Acuérdense de las definiciones de los campos y prueben la extracción por separado antes de asumir que el entrenamiento solucionará unos datos de origen poco claros.
El resultado deseado es un importe preciso derivado de las entradas indicadas.
Utiliza una fórmula verificable en lugar de pedirle a un modelo que aproxime la aritmética.
Las etiquetas de los temas cambian más rápido de lo que el equipo puede revisar sus ejemplos.
Aclara las instrucciones actuales y los casos de prueba antes de comprometerte con un ciclo de entrenamiento.
Describe las entradas, el resultado esperado y algunos ejemplos difíciles antes de explorar las herramientas disponibles. Comprueba las capacidades reales del destino y, luego, compara cualquier enfoque propuesto con una línea base sencilla en casos que no haya visto.
Depende del producto específico y del tipo de datos y tarea. No des por hecho que un constructor de IA general incluye entrenamiento personalizado; verifica sus capacidades actuales y las condiciones de gestión de datos antes de subir ejemplos.
Define una tarea, un resultado coherente y criterios para determinar si los resultados son aceptables. Prepara ejemplos cuyo uso esté permitido y, luego, reserva casos separados para las pruebas.
No necesariamente. Comienza con una indicación o un modelo existente como línea base y considera el entrenamiento solo si un método disponible produce una mejora significativa en ejemplos que no haya visto.
Pruébalo con ejemplos excluidos de la preparación y compara los resultados con tu línea base. Revisa los errores por categoría, incluidos los casos ambiguos y poco frecuentes, en lugar de basarte en unas pocas demostraciones exitosas.