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Los modelos grandes de código abierto lanzados por Deepseek AI han recibido una amplia atención gracias a su rendimiento excepcional y su apertura. Desplegar estos potentes modelos localmente no solo protege la privacidad de los datos y permite el uso sin conexión, sino que también permite la personalización y optimización según las necesidades individuales, lo que brinda una gran comodidad a desarrolladores e investigadores.
Ante la avalancha de datos no estructurados (como texto, imágenes, audio y video) en la era de la IA y la demanda de "comprensión semántica", los métodos tradicionales se quedan cortos. En este momento, las bases de datos vectoriales han surgido como un pilar indispensable para las aplicaciones de IA.
## Exploremos esto juntos, no con algoritmos complejos o jerga técnica, sino con un enfoque en comprender los conceptos básicos y cómo la IA ya está moldeando nuestro mundo.
Para colmar la brecha entre un "modelo general" y un "compañero profundo", necesitamos un conjunto completo de tecnologías complementarias.
En pocas palabras, LLaMA-Factory es actualmente el "kit de herramientas de ajuste fino de extremo a extremo" más popular y fácil de usar en la industria de los modelos grandes.
El núcleo de DPO (Optimización de Preferencias Directas) no es enseñar al modelo a "hablar", sino a "elegir".
La esencia del SFT (ajuste fino supervisado) es la "alineación con las instrucciones", es decir, enseñar al modelo a aprender: cómo debe responder en formato y tono cuando el usuario pregunte de cierta manera.
La esencia del PT (preentrenamiento incremental) es: basándose en la capacidad general que ya posee un modelo grande, se le introduce una gran cantidad de documentos de la industria, libros o código para que el modelo absorba nuevos conocimientos.
Este artículo analiza en profundidad los tres movimientos clave en el entrenamiento de LLM desde una perspectiva de implementación práctica.