El contenido del capítulo 7 trata sobre el proceso de ajustar finamente el modelo para que siga instrucciones.
Es hacer que responda como se espera ante una determinada pregunta.
Como siempre, lo que se necesita es dato.
1. Procedimiento de fine-tuning para instrucciones
Lo esencial aquí es preparar un dataset de preguntas y respuestas y entrenarlo como pares de entrada‑salida.
A esto se le llama estilo de prompt.
El resto es parecido a los pasos anteriores: tokenizar el contenido, entrenar y evaluar; el proceso es similar.
2. Reseña del desafío
Viendo que el desafío se extendía durante 6 semanas, empecé con la confianza de pensar ¡Un solo libro como este me lo acabo enseguida!, pero al final fui derrotado.
Solo para entender el significado se me fue bastante tiempo.
La verdad es que también estaba ocupado.
Durante unas dos semanas estuve preparando la clase de astronomía y no llegaba a casa hasta pasadas las 10 cada día, y al llegar a casa los peques me estaban esperando.
Aun así, me elogio por desafiarme una y otra vez de esta forma, me doy un pequeño empujón más y renuevo mi determinación de escuchar con ganas las clases de código que me quedan en Inflearn.
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