Cómo se entrenan los modelos de IA: guía para principiantes

Puntos clave

• El entrenamiento de IA ajusta la configuración interna de un modelo para que pueda aprender patrones a partir de los datos.
• Un entrenamiento útil depende de datos relevantes, un objetivo claro y pruebas con ejemplos de los que el modelo no haya aprendido.
• La mayoría de las empresas deberían empezar con un modelo existente en lugar de entrenar uno desde cero.

Los modelos de IA se entrenan procesando ejemplos, midiendo su desempeño en una tarea de aprendizaje y ajustando su configuración interna para mejorar. El objetivo no es simplemente memorizar los datos de entrenamiento, sino obtener buenos resultados con entradas nuevas.

Cómo funciona

Piensa en un modelo como un sistema matemático con valores ajustables, llamados parámetros. El entrenamiento modifica esos valores; usar el modelo entrenado para producir una respuesta o predicción se denomina inferencia.

Los detalles varían, pero la mayoría de los proyectos de entrenamiento siguen este flujo de trabajo.

1. Definir la tarea

Primero, decide qué debe hacer el modelo. Podría predecir retrasos en las entregas, identificar productos dañados en fotos o generar texto.

Después, elige cómo medir el éxito. Un modelo de entregas podría evaluarse según cuánto se alejan sus predicciones de los tiempos de entrega reales. Un detector de fraude debe detectar transacciones sospechosas sin bloquear demasiadas transacciones legítimas.

Un objetivo claro ayuda a determinar qué datos y método de entrenamiento utilizar.

2. Recopilar y preparar los datos

Los datos de entrenamiento pueden incluir texto, imágenes, audio, transacciones o lecturas de sensores.

La preparación suele implicar eliminar duplicados, corregir errores, comprobar los derechos de uso y excluir información sensible que no deba incluirse. Algunas tareas también requieren etiquetas: por ejemplo, marcar correos electrónicos como «spam» o «no spam».

Los equipos suelen dividir los datos en tres grupos:

• Datos de entrenamiento: Se utilizan para ajustar el modelo.
• Datos de validación: Se utilizan para comparar enfoques y afinar las decisiones de entrenamiento.
• Datos de prueba: Se reservan para una evaluación final e independiente.

Estos grupos deben estar debidamente separados. Si aparecen ejemplos casi idénticos tanto en el entrenamiento como en las pruebas, los resultados pueden parecer mejores de lo que realmente son.

3. Aprender a partir de la retroalimentación

En muchos sistemas de entrenamiento de redes neuronales, el modelo procesa un lote de ejemplos y produce salidas. Una función matemática, llamada función de pérdida, mide cuánto se alejan esas salidas del resultado deseado.

Un algoritmo de optimización ajusta los parámetros para reducir esa pérdida. Este ciclo se repite con muchos lotes.

Los distintos enfoques proporcionan diferentes tipos de retroalimentación:

• El aprendizaje supervisado utiliza ejemplos emparejados con respuestas objetivo, como fotos de productos etiquetadas.
• El aprendizaje autosupervisado crea tareas de aprendizaje a partir de los propios datos. Muchos modelos de lenguaje aprenden prediciendo el siguiente token —un fragmento de texto— de una secuencia.
• El aprendizaje por refuerzo utiliza recompensas para fomentar determinados resultados o comportamientos.

Un mismo sistema de IA puede utilizar varios enfoques durante su desarrollo.

4. Evaluar y mejorar

Una menor pérdida de entrenamiento no implica automáticamente que el modelo sea mejor en situaciones reales.

Un problema habitual es el sobreajuste: el modelo se ajusta demasiado a los ejemplos de entrenamiento y obtiene malos resultados con entradas desconocidas. Los equipos comprueban los resultados de validación, revisan los errores y ajustan los datos, el modelo o la configuración del entrenamiento.

Las pruebas también deben abarcar los idiomas relevantes, los grupos de usuarios, los casos inusuales y las salidas potencialmente dañinas, en lugar de limitarse a una única puntuación global.

5. Implementar y supervisar

Tras la evaluación, el modelo puede implementarse en una aplicación. La supervisión ayuda a detectar si sigue siendo útil a medida que cambian el comportamiento de los clientes, los productos u otras condiciones.

La implementación no significa necesariamente que el modelo siga aprendiendo. Muchos sistemas necesitan un proceso independiente de actualización o reentrenamiento antes de que los nuevos datos modifiquen sus parámetros.

Ejemplos reales

Un filtro de spam

Un modelo supervisado aprende a partir de correos electrónicos etiquetados como spam o correo legítimo. Puede identificar patrones relacionados con la redacción, los enlaces y otras señales.

Su evaluación debe tener en cuenta tanto el spam no detectado como los mensajes legítimos bloqueados por error. Esos errores tienen consecuencias diferentes.

Un asistente de lenguaje

Muchos modelos de lenguaje comienzan con un preentrenamiento sobre grandes colecciones de texto, a menudo mediante la predicción del siguiente token.

Después pueden recibir entrenamiento adicional con ejemplos de instrucciones y respuestas, seguido de métodos que utilizan retroalimentación humana o generada por IA para mejorar su comportamiento.

Esto puede hacer que un asistente sea más útil, pero no garantiza que todas sus respuestas sean correctas.

Un asistente de conocimiento empresarial

No todas las aplicaciones de IA personalizadas requieren un nuevo entrenamiento.

Una empresa puede conectar un modelo existente a una colección de documentos en la que se puedan realizar búsquedas. Este enfoque, a menudo llamado generación aumentada por recuperación, proporciona información relevante al responder una pregunta sin modificar los parámetros del modelo.

El ajuste fino, en cambio, actualiza los parámetros del modelo mediante ejemplos adicionales. Puede ayudar a adaptar el comportamiento o el desempeño en una tarea, pero no sustituye la verificación de los hechos.

Ventajas y limitaciones

El entrenamiento permite que los modelos reconozcan patrones que serían difíciles de plasmar en reglas escritas manualmente. Un modelo útil puede clasificar documentos, pronosticar la demanda o ayudar con tareas repetitivas a gran escala.

Sin embargo, hay varias limitaciones importantes:

• La calidad de los datos impone límites. Las etiquetas incorrectas, la falta de ejemplos y la información desactualizada pueden perjudicar los resultados.
• Los sesgos pueden transmitirse. Un modelo puede reproducir desequilibrios presentes en sus datos u ofrecer un desempeño desigual entre distintos grupos.
• Los costes de entrenamiento varían mucho. Los modelos pequeños pueden ser manejables; los grandes modelos fundacionales requieren importantes recursos informáticos y conocimientos especializados.
• La privacidad necesita protección activa. Los modelos a veces pueden memorizar detalles sensibles. La minimización de datos y los controles de acceso siguen siendo importantes.
• Las condiciones cambian. Unos buenos resultados en las pruebas no garantizan un desempeño fiable después de la implementación.

Tener más datos no es automáticamente mejor. Los ejemplos relevantes y bien preparados pueden ser más valiosos que una colección más grande pero poco adecuada.

Cómo empezar

Empieza con un problema pequeño y medible, en lugar de con un plan para «crear IA».

1. Elige un resultado. Por ejemplo, clasificar los mensajes de soporte entrantes o predecir la demanda semanal.
2. Audita tus datos. Comprueba su exactitud, los permisos, los valores ausentes y si los ejemplos representan el uso real. Julius AI puede ayudar a explorar conjuntos de datos mediante gráficos y análisis estadísticos; revisa sus resultados antes de confiar en ellos.
3. Establece una referencia. Compara un modelo existente o un método estadístico sencillo con tu proceso actual. Puede que no necesites un entrenamiento personalizado.
4. Haz un seguimiento de los experimentos. Registra la versión de los datos, la configuración del entrenamiento y los resultados de evaluación. Weights & Biases permite hacer un seguimiento de las ejecuciones de entrenamiento de aprendizaje automático. Neptune.ai es otra opción de seguimiento de experimentos diseñada para equipos que desarrollan modelos fundacionales.
5. Realiza pruebas antes de ampliar. Conserva ejemplos de prueba independientes y examina los fallos individuales, no solo el desempeño promedio.

Para proyectos visuales, Leonardo.ai y Getimg.ai ofrecen opciones de entrenamiento de modelos personalizados. Comprueba los requisitos vigentes, las políticas de datos y las condiciones de uso antes de subir imágenes.

Preguntas frecuentes

¿Un modelo de IA aprende de cada conversación?

No necesariamente. Una conversación puede influir en la respuesta actual a través del contexto sin modificar los parámetros del modelo. Que un proveedor utilice posteriormente las conversaciones para entrenar depende de sus políticas, la configuración del producto y los acuerdos.

¿Cuál es la diferencia entre el preentrenamiento y el ajuste fino?

El preentrenamiento desarrolla capacidades generales a partir de un conjunto de datos inicial. El ajuste fino continúa entrenando un modelo existente con ejemplos adicionales, normalmente más específicos, para adaptar su comportamiento o mejorar su desempeño en una tarea.

¿Cuántos datos se necesitan para entrenar un modelo?

No existe un mínimo universal. Depende de la tarea, la calidad de los datos, el modelo y de si partes de un sistema ya entrenado. Empieza con ejemplos representativos y un conjunto de evaluación independiente; después, mide si añadir más datos de entrenamiento mejora los resultados.