Professor X

: figuras, tablas

Autores:: Castañeda Perez, Frederick Johan

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad Tecnológica de Pereira

Repositorio:: Repositorio Institucional UTP

Idioma:: spa

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[17] Divyanshu Kumar. “Increased LLM Vulnerabilities from Fine-tuning and Quantization”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2404.04392. [18] S ́eamus Lankford, Haithem Afli y Andy Way. “AdaptMLLM: Fine-tuning Multilingual Language Models on Low-resource Languages”. En: (2023). url: https://www.mdpi.com/2078-2489/14/ 12/638/pdf. [19] Juncheng Li et al. “Fine-tuning multimodal LLMs to follow zero-shot demonstrative instruc- tions”. En: (2023). url: https://openreview.net/pdf?id=BXY6fe7q31. [20] Xinyu Lin et al. “Data-efficient Fine-tuning for LLM-based Recommendation”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2401.17197. [21] Yong Liu et al. “Sparse MeZO: Less Parameters for Better Performance in Zeroth-Order LLM Fine-Tuning”. En: (2024). url: https://arxiv.org/2402.15751. [22] Wei Ma et al. “Combining Fine-Tuning and LLM-based Agents for Intuitive Smart Contract Auditing with Justifications”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2403.16073. [23] Society for Neuroscience. Journal of Neuroscience. https://www.jneurosci.org/. s.f. [24] World Health Organization. World Health Organization. https://www.who.int/es. s.f. [25] Stack Overflow. StackOverflow. https://stackoverflow.com/. s.f. [26] Pythorch. Framework. https://pytorch.org/. s.f. [27] Reddit. Reddit. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/. s.f. [28] ResearchGate. ResearchGate. https://www.researchgate.net/. s.f. [29] Google Scholar. Google Scholar. https://scholar.google.com/. s.f. [30] Towards Data Science. Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/. s.f. [31] K. Shima et al. “Improving LLM Responsiveness with Fine-tuned Prompt Engineering”. En: (2023). url: https://arxiv.org/pdf/2305.09952. [32] Jos ́e Alfredo Jaramillo Villegas, Hern ́an Mauricio Zuluaga Bucheli y Camilo Sep ́ulveda Caviedes. Arquitectura de Computadoras con RISC-V. Editorial UTP, 2022. [33] Le Xiao y Xiaolin Chen. “Enhancing LLM with Evolutionary Fine Tuning for News Summary Generation”. En: (2023). url: https://arxiv.org/abs/2307.02839. [34] Qimin Yang et al. “Fine-Tuning Medical Language Models for Enhanced Long-Contextual Un- derstanding and Domain Expertise”. En: (2024). url: https : / / arxiv . org / html / 2407 . 11536v1. [35] Changtong Zan et al. “Building Accurate Translation-Tailored LLMs with Language Aware Instruction Tuning”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2403.14399. Instruction Tuning”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2403.14399. [36] Biao Zhang et al. “When Scaling Meets LLM Finetuning: The Effect of Data, Model and Fine- tuning Method”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2402.17193. [37] Hengyuan Zhang et al. “Balancing Speciality and Versatility: a Coarse to Fine Framework for Supervised Fine-tuning Large Language Model”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/ 2404.10306. [38] Yihua Zhang et al. “Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine- Tuning”. En: (2024). url: https://arxiv.org/pdf/2402.11592. [39] Zheng Zhang et al. “Balancing Specialized and General Skills in LLMs: The Impact of Modern Tuning and Data Strategy”. En: (2023). url: https://arxiv.org/pdf/2310.04945.
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En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessJaramillo Villegas, Jose AlfredoCastañeda Perez, Frederick Johan2025-03-31T16:32:39Z2025-03-31T16:32:39Z2025https://hdl.handle.net/11059/15684Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home: figuras, tablas¿C ́omo puede el proceso de fine-tuning mejorar la capacidad de un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño, como LLaMA, para generar contenido específico y relevante sobre una temática determinada? En la era digital, la educación enfrenta desafíos ́unicos, especialmente en la integración de tecnologías avanzadas. Este proyecto propone utilizar el ajuste fino (fine-tuning) de un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), como LLaMA, para especializarlo en un ́area temática específica. La relevancia de esta iniciativa radica en su capacidad para desarrollar herramientas que se ajusten precisamente a temáticas especializadas, mejorando la precisión y relevancia de las respuestas generadas.1. INTRODUCCION-3 2. Objetivo general 3 2.1. Objetivos específicos-3 3. MARCO REFERENCIAL 4 3.1. Antecedentes de la idea-4 3.2. Definición del problema-4 3.3. Estado del arte-5 3.3.1. T ́ecnicas de Ajuste Fino en LLMs-5 3.3.2. Innovaciones en Ajuste Fino-6 3.3.3. Aplicaciones Espec ́ıficas de Ajuste Fino-6 3.3.4. Optimizaci ́on y Desempeño-7 3.3.5. Enfoques Multimodales y Contextuales-7 3.3.6. Aplicaciones en Salud y Bienestar-8 3.4. Comparación y Contraste-8 3.4.1. Similitudes-9 3.4.2. Diferencias-9 3.4.3. Fortalezas-9 3.4.4. Debilidades-9 4. Marco Te ́orico 10 4.1. Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)-10 4.2. Importancia del Ajuste Fino (Fine-tuning)-10 4.3. T ́ecnicas Avanzadas de Ajuste Fino-11 5. MARCO METODOLÓGICO ́ 12 5.1. Identificar una tem ́atica espec ́ıfica donde la especializaci ́on del modelo puede tener un impacto significativo-12 5.1.1. Identificación de la Tem ́atica Específica-12 5.2. Desarrollar y aplicar una metodología de fine-tuning para ajustar LLaMA a la tem ́atica seleccionada-12 5.2.1. Selecci ́on y Preparaci ́on del Dataset-12 5.2.2. Desarrollo de la Metodolog ́ıa de Fine-Tuning-16 5.3. Evaluar la precisión y relevancia del modelo especializado mediante pruebas controladas-17 5.3.1. Evaluaci ́on del Modelo Especializado-17 5.4. Documentar y analizar los resultados para establecer un marco de mejora continua en la especialización del modelo-17 5.4.1. Documentación y Análisis de Resultados-17 5.5. Promover la adaptación del modelo especializado en aplicaciones prácticas-18 5.5.1. Aplicación del Modelo Especializado-18 5.5.2. Plan de Adaptación y Evaluación-19 1 5.6. CRONOGRAMA 19 6. RESULTADOS 22 6.1. Identificar una tem ́atica espec ́ıfica donde la especializaci ́on del modelo puede tener un impacto significativo-22 6.2. Desarrollar y aplicar una metodología de fine-tuning para ajustar LLaMA a la temática seleccionada-22 6.3. Documentar y analizar los resultados para establecer un marco de mejora continua en la especialización del modelo-22 6.4. Promover la adaptación del modelo especializado en aplicaciones pr ́acticas relevantes . . 23 7. CONCLUSIONES 44 8. BIBLIOGRAF ́IA 45PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computación47 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríasPereira620 - Ingeniería y operaciones afinesIngeniería de sistemasLenguajes de programación de alto nivelInnovaciones educativas2. Ingeniería y Tecnología::2K. Otras Ingenierías y TecnologíasModelos de lenguaje de gran tamañoLlaMaAjuste finoCuantizaciónGeneración de contenidoODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovaciónProfessor XTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPereira, Risaralda, Colombia[1] Academia.edu. Academia.edu. https://www.academia.edu/. s.f.[2] American Psychological Association. Psychological Bulletin. https : / / www . apa . org / pubs / journals/bul. s.f.[3] American Psychological Association. PsycINFO. https : / / www . apa . org / pubs / databases / psycinfo. s.f.[4] Michiel A. Bakker et al. “Fine-tuning Language Models to Find Agreement Among Humans with Diverse Preferences”. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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Professor X

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