Una empresa quiere ajustar un modelo fundacional con instrucciones para que pueda responder preguntas específicas de un dominio. ¿Cómo debe preparar la empresa los datos de entrenamiento?

Para ajustar un modelo fundacional para responder preguntas específicas de un dominio (fine-tuning), la preparación de datos más efectiva es crear pares de preguntas y respuestas directamente relevantes para ese dominio. Esto entrena al modelo para asociar preguntas específicas con las respuestas correctas y contextualizadas. Recopilar documentos internos y materiales de la industria es un buen primer paso para obtener la información, pero simplemente fusionarlos en un archivo no los convierte en datos de entrenamiento estructurados para un modelo de preguntas y respuestas. Recopilar reseñas externas y etiquetarlas como positivas o negativas es útil para el análisis de sentimientos, no para la respuesta a preguntas específicas del dominio. Crear prompts few-shot es una técnica de inferencia para guiar al modelo sin reentrenarlo, no un método de preparación de datos para el fine-tuning.