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Fundamentos de Modelos de IA
Entrenamiento, evaluación y optimización de modelos de IA
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Ciclo de Vida de Modelos de ML
Fases
1. Preparación de Datos
- Recopilación
- Limpieza
- Etiquetado
- Feature engineering
2. Entrenamiento
- Selección de algoritmo
- División train/test
- Entrenamiento iterativo
3. Evaluación
- Métricas de rendimiento
- Validación cruzada
- Detección de overfitting/underfitting
4. Despliegue
- Inferencia
- Monitoreo
- Actualización
Puntos Clave
- ✓ Fases claras: preparación, entrenamiento, evaluación y despliegue
- ✓ La calidad de datos determina en gran medida el éxito del modelo
- ✓ Versionado y reproducibilidad (model registry, seeds, pipelines) son críticos
- ✓ Monitoreo post-despliegue para deriva de datos y degradación de rendimiento
- ✓ Automatizar pipelines (CI/CD) reduce errores y acelera iteraciones
Personalización de Modelos
Fine-Tuning
Ajuste de un modelo preentrenado con datos específicos del dominio.
Ventajas:
- Mejor rendimiento en tareas específicas
- Requiere menos datos que entrenar desde cero
- Más rápido que entrenamiento completo
Desventajas:
- Requiere datos de entrenamiento
- Puede ser costoso
- Riesgo de overfitting
Prompt Engineering
Diseño de instrucciones efectivas para guiar respuestas del modelo.
Técnicas:
- Zero-shot prompting
- Few-shot prompting
- Chain-of-thought
- System prompts
Puntos Clave
- ✓ Fine-tuning mejora rendimientos en tareas específicas pero requiere datos etiquetados
- ✓ Elegir entre fine-tuning y prompt engineering según coste, datos y control necesarios
- ✓ Cuidado con el overfitting: usar validación y regularización
- ✓ Prompt engineering es rápido y barato para muchos casos, pero menos control absoluto
- ✓ Evaluar seguridad y sesgos cuando se personaliza modelos
Métricas y Evaluación
Métricas de Clasificación
- Accuracy: Precisión general
- Precision: Positivos correctos / Total predichos positivos
- Recall: Positivos correctos / Total realmente positivos
- F1-Score: Media armónica de precision y recall
Métricas de Regresión
- MAE: Error absoluto medio
- MSE: Error cuadrático medio
- RMSE: Raíz del error cuadrático medio
- R²: Coeficiente de determinación
Evaluación de LLMs
- BLEU: Similitud de secuencias
- ROUGE: Resúmenes de texto
- Perplexity: Calidad predictiva
- Human evaluation
Puntos Clave
- ✓ Seleccionar métricas alineadas con el objetivo de negocio (p. ej., recall para detección de fraude)
- ✓ Considerar desequilibrio de clases y usar métricas robustas (precision/recall, AUC)
- ✓ Ajustar umbrales y calibrar probabilidades para decisiones operativas
- ✓ Para LLMs, combinar métricas automáticas con evaluación humana y pruebas de seguridad
- ✓ Monitorear métricas en producción y revisar con frecuencia