En la actualidad, el fine-tuning multimodal se ha convertido en un enfoque poderoso para personalizar modelos de lenguaje y visión, ofreciendo una gran capacidad de adaptación y optimización para tareas específicas que integran información visual y textual. Aunque los modelos multimodales base ofrecen capacidades generales sobresalientes, a veces resultan insuficientes para abordar tareas visuales especializadas, contenido de dominio específico o exigencias de formato de salida específica. El fine-tuning permite superar estas limitaciones al adaptar los modelos a datos y casos de uso concretos, mejorando considerablemente el rendimiento en tareas empresariales relevantes.
Una aplicación común de esta técnica es el procesamiento documental, que incluye la extracción de información estructurada a partir de formatos complejos como facturas, órdenes de compra, formularios, tablas o diagramas técnicos. Mientras que los LLM estándar a menudo enfrentan dificultades con documentos especializados como formularios fiscales y solicitudes de préstamo, los modelos ajustados pueden aprender de variaciones en los datos y ofrecer una precisión mucho mayor, además de reducir los costos de procesamiento.
Este artículo ofrece una guía práctica exhaustiva para ajustar Amazon Nova Lite en tareas de procesamiento de documentos, enfocándose particularmente en la extracción de datos de formularios fiscales. Gracias a un repositorio de código abierto en GitHub, se presenta un flujo de trabajo completo, desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Con el uso de Amazon Bedrock, que proporciona inferencia bajo demanda con precios por token, es posible beneficiarse de la mejora en la precisión mediante la personalización del modelo, manteniendo una estructura de costos flexible.
El reto del procesamiento de documentos radica en extraer información estructurada de documentos de una o varias páginas para su utilización en sistemas posteriores. Las empresas que automatizan flujos de trabajo enfrentan la complejidad de los formatos, diversidad de tipos de documentos, variaciones en la calidad de los datos, barreras lingüísticas y requisitos de precisión crítica, especialmente en la extracción de datos fiscales.
Las estrategias para el procesamiento inteligente de documentos con LLMs se dividen en tres categorías principales: prompting sin ejemplos, prompting con ejemplos y fine-tuning. La opción de fine-tuning es particularmente valiosa para personalizar un LLM según tareas específicas, facilitando la extracción o interpretación de datos relevantes.
Crear un conjunto de datos anotados y seleccionar la técnica de personalización adecuada conlleva utilizar múltiples métodos. El fine-tuning supervisado es ideal cuando se dispone de datos etiquetados y se busca adaptar modelos para tareas particulares. Además, es posible utilizar enfoques de destilación para crear modelos más pequeños y rápidos, transfiriendo el conocimiento de un modelo más grande a uno más eficiente.
La implementación de estas técnicas dentro de Amazon Bedrock permite a los usuarios con habilidades básicas en ciencia de datos realizar trabajos de ajuste completos, completamente administrados en términos de capacidad. La promoción de modelos de Nova también se lleva a cabo mediante Amazon SageMaker, ofreciendo más opciones de personalización.
La preparación y calidad de los datos son cruciales para el éxito del fine-tuning. Se recomienda realizar un análisis del conjunto de datos, evaluar el modelo base y optimizar los prompts para alinearlos con las especificaciones del trabajo.
Una evaluación de modelos muestra mejoras significativas en la precisión y los resultados de F1 en múltiples categorías de campos tras la implementación del fine-tuning, destacando la capacidad de mantener una tasa de recuperación del 100% en el modelo ajustado.
Por último, Amazon Bedrock proporciona un modelo de costos transparente y predecible, haciendo que la solución sea coste-efectiva y fácil de escalar según las necesidades de procesamiento documental. Este enfoque elimina la necesidad de planificación de capacidad, permitiendo que las empresas optimicen su infraestructura mientras mantienen un modelo de costos basado en el uso real.
