Fase 1 KDD Cup 2024 | Innova-tsn
Summary
TLDREl equipo de Data Scientist de Innova logró ingresar al top 20 de 500 equipos en la prestigiosa competición mundial de Inteligencia Artificial, la KDD. En la primera fase, desarrollaron un modelo de lenguaje especializado en productos de Amazon, capaz de realizar 57 tareas distintas, desde identificar atributos hasta recomendar productos. Partiendo de un modelo Open Source, Mistral, con 7000 millones de parámetros, aplicaron técnicas de fine-tuning y retriever-augmented generation para adaptarlo a datos específicos de Amazon. Su éxito destaca el poder de los modelos Open Source y el talento del equipo, quienes están emocionados por los desafíos futuros en la segunda fase de la competición.
Takeaways
- 🌟 El equipo de Data Scientist de Innova ha alcanzado el top 20 en la primera fase de la prestigiosa competición mundial de Inteligencia Artificial, la KDD.
- 🚀 Han avanzado a la segunda fase donde el desafío será aún mayor.
- 💡 La competición está patrocinada por AWS y se trata de desarrollar un modelo de lenguaje especializado en productos de Amazon y código abierto.
- 🔍 El modelo debe ser capaz de realizar 57 tareas distintas, desde identificar atributos específicos hasta recomendar productos basándose en el historial de un usuario.
- 📚 El equipo de Innova ha creado su propio dataset a partir de ejemplos propios y conjuntos de datos abiertos proporcionados por Amazon.
- 🤖 Particularmente, se ha utilizado el modelo de 7000 millones de parámetros de Mistral y se ha ajustado una cantidad de parámetros a través de fine-tuning.
- 🛠️ El fine-tuning fue crucial para especializar el modelo con datos específicos de productos de Amazon, lo que incluye miles de ejemplos de aprendizaje.
- 🧠 El equipo de Data Science de Innova posee un gran conocimiento sobre LM (Modelos de Lenguaje Grandes) y técnicas como el fine-tuning, ingeniería de prompts y la integración de información.
- 🏆 El resultado fue un modelo personalizado y eficiente que les posicionó entre los 20 mejores equipos de 500 participantes.
- 🌐 El logro destaca el esfuerzo del equipo y el potencial de los modelos open source cuando se ajustan adecuadamente.
- 🔝 El equipo está orgulloso de su trabajo y emocionado por las futuras oportunidades y desafíos en la segunda fase de la competición.
Q & A
¿Qué equipo participó en la competición de Inteligencia Artificial KDD?
-El equipo de Data Scientist de Innova participó en la competición de Inteligencia Artificial KDD.
¿En qué posición se encuentran en la primera fase de la competición KDD?
-En la primera fase de la competición KDD, el equipo de Innova alcanzó el top 20 de 500 equipos.
¿Cuál es el objetivo de la competición de Inteligencia Artificial KDD?
-El objetivo de la competición es desarrollar un modelo de lenguaje especializado en productos de Amazon y de código abierto capaz de llevar a cabo 57 tareas distintas.
¿Qué tareas específicas deben realizar los modelos en la competición KDD?
-Las tareas incluyen identificar atributos específicos como la marca, el color o el material de una categoría, y recomendar productos basándose en el historial de un usuario.
¿En qué plataforma deben ejecutarse los modelos en la competición KDD?
-Los modelos deben ejecutarse en la plataforma de AWS, con un tiempo y recursos limitados.
¿De qué modelo de código abierto se partió el equipo de Innova para la competición?
-El equipo de Innova partió del modelo Mistral de 7000 millones de parámetros, que es de código abierto.
¿Qué técnica se utilizó para ajustar el modelo Mistral según los datos específicos de Amazon?
-Se utilizó la técnica de fine-tuning para ajustar el modelo Mistral con datos específicos de productos de Amazon.
¿Cómo ayudó el equipo de Data Science de Innova a especializar el modelo Mistral?
-El equipo de Data Science posee un gran conocimiento sobre LM (Modelos de Lenguaje Grandes), con técnicas como el fine-tuning, la ingeniería de prompts e integración de información a partir de documentos.
¿Qué estrategia permitió que el modelo de Innova comprendiera y proporcionara respuestas precisas?
-La estrategia de 'retriever augmented generation' permitió que el modelo no solo comprendiera las consultas sino también proporcionara respuestas precisas.
¿Cómo se sintieron el equipo de Innova tras alcanzar el top 20 en la primera fase de la competición KDD?
-El equipo de Innova se sintió increíblemente orgulloso de su logro y emocionado por las futuras oportunidades y desafíos en la segunda fase.
¿Cómo pueden los interesados seguir el progreso del equipo de Innova en la competición KDD?
-Los interesados pueden suscribirse y seguir al equipo de Innova en sus redes sociales para conocer más sobre su progreso en la competición.
Outlines
🏆 Innova en la competición de Inteligencia Artificial
El equipo de Data Scientist de Innova participó en la prestigiosa competición mundial de Inteligencia Artificial, la KDD, y alcanzó el top 20 de 500 equipos en la primera fase. La competición, patrocinada por AWS, consistía en desarrollar un modelo de lenguaje especializado en productos de Amazon, capaz de realizar 57 tareas distintas, desde identificar atributos específicos hasta recomendar productos basándose en el historial de un usuario. El reto requería que el modelo se ejecutara en una plataforma con tiempo y recursos limitados.
🛠️ Desarrollo del modelo de lenguaje personalizado
Para abordar el desafío, el equipo de Innova comenzó con un modelo de código abierto llamado Mistral, que poseía 7000 millones de parámetros. Se ajustaron una cantidad significativa de estos parámetros a través de un dataset creado por el equipo, utilizando ejemplos propios y conjuntos de datos abiertos proporcionados por Amazon. La competición solo ofrecía una muestra de 100 instrucciones, por lo que el fine-tuning fue crucial para especializar el modelo con datos específicos de productos de Amazon. Esto incluyó miles de ejemplos que permitieron al modelo aprender a identificar marcas, tipos de productos y atributos a partir de datos reales de Amazon.
🌟 Fortalezas del equipo y técnicas de inteligencia artificial
El mayor punto fuerte del equipo de Innova es su profundo conocimiento en inteligencia artificial, incluyendo técnicas como el fine-tuning, la ingeniería de prompts y la integración de información a partir de documentos para proporcionar el contexto adecuado. Esto se conoce como 'retriever augmented generation', lo que permitió que su modelo no solo comprendiera las consultas, sino que también pudiera proporcionar respuestas precisas. El resultado de este trabajo fue un modelo personalizado y eficiente que llevó al equipo a estar entre los 20 mejores equipos de 500 participantes.
🎉 Logro y reconocimiento del potencial de los modelos de código abierto
Este logro destaca no solo el esfuerzo del equipo, sino también el potencial de los modelos de código abierto cuando se ajustan adecuadamente, mejorando incluso sobre un modelo propietario como el GP t4 para este ámbito. El equipo está increíblemente orgulloso del trabajo realizado y está emocionado por las futuras oportunidades y desafíos que enfrentarán en la segunda fase de la competición. Para conocer más sobre el tema, se animan a los espectadores a suscribirse y seguir al equipo en sus redes sociales.
Mindmap
Keywords
💡Data scientist
💡Competición de Inteligencia Artificial
💡KDD
💡AWS
💡Modelo de lenguaje
💡Fine-tuning
💡Modelo Mistral
💡Dataset
💡Innova
💡Retriver Augmented Generation
Highlights
El equipo de Data Scientist de Innova participa en la prestigiosa competición mundial de Inteligencia Artificial, la KDD.
En la primera fase, alcanzaron el top 20 de 500 equipos en la competición KDD.
La segunda fase de la competición representa un reto aún mayor.
La competición está patrocinada por AWS y se enfrentó a un desafío de desarrollar un modelo de lenguaje especializado.
El modelo debe ser capaz de realizar 57 tareas distintas relacionadas con productos de Amazon.
Las tareas incluyen identificar atributos específicos y recomendar productos basándose en el historial de un usuario.
El modelo debe ejecutarse en la plataforma de AWS con tiempo y recursos limitados.
El equipo comenzó con un modelo Open Source llamado Mistral de 700 millones de parámetros.
Se ajustaron parámetros del modelo Mistral en base a un dataset creado por el equipo de Innova.
Utilizaron conjuntos de datos abiertos proporcionados por Amazon para crear su dataset.
La competición solo proporcionaba una muestra de 100 instrucciones.
El fine-tuning de pesos fue crucial para alcanzar el puesto en el top 20.
El modelo aprendió a identificar marcas, tipos de productos y atributos con datos reales de Amazon.
El equipo de Data Science posee un gran conocimiento sobre LM y técnicas como el fine-tuning.
Usaron ingeniería de prompts e integración de información para proporcionar el contexto adecuado.
El modelo implementó técnicas de retriever y generation para entender consultas y proporcionar respuestas precisas.
El resultado fue un modelo personalizado y eficiente que los llevó a estar entre los mejores equipos.
El logro destaca el esfuerzo del equipo y el potencial de los modelos Open Source.
El equipo está orgulloso de su trabajo y emocionado por las futuras oportunidades y desafíos en la segunda fase.
Transcripts
Hola Un año más el equipo de Data
scientist de Innova ha participado en la
prestigiosa competición mundial de
Inteligencia artificial La kdd queremos
compartir en este vídeo que en esta
primera fase de la competición hemos
alcanzado el top 20 de 500 equipos de la
kdd donde hemos conseguido pasar a la
segunda fase en la cual el reto será aún
mayor esta competición de Inteligencia
artificial está Ada por aws donde se
planteó un desafío complejo desarrollar
un modelo de lenguaje al estilo chpt
Pero especializado en productos de
Amazon y de código abierto capaz de
llevar a cabo 57 tareas distintas estas
tareas van desde identificar atributos
específicos como la marca el color o el
material de una categoría hasta
recomendar productos basándose en el
historial de un usuario todo ello
debería ejecutarse en su plataforma con
un tiempo y recursos limitados para
abordar este reto partimos de un modelo
preado Open source en concreto hemos
partido del modelo Mistral de 7000
millones de parámetros y hemos ajustado
una cantidad de ellos en base a un
dataset que hemos creado el equipo de
Innova a partir de ejemplos propios
usando los conjuntos de datos abiertos
proporcionado por Amazon pues la
competición solo proporciona una muestra
de 100 instrucciones este ajuste de
pesos conocido como fine tuning fue
crucial para alcanzar este puesto pues
aunque el modelo Mistral ya tiene una
comprensión general de lenguaje hemos
especializado con datos específicos de
productos de Amazon esto incluía miles
de ejemplos donde el modelo aprendió a
identificar marcas tipos de productos y
os atributos basados en datos reales de
Amazon nuestro mayor punto fuerte es el
equipo de Data scien que posee un gran
conocimiento sobre lm con técnicas como
fine tuning ingeniería de proms e
integración de información a partir de
documentos para proporcionar el contexto
adecuado lo que se conoce como retriever
aed generation r esto permitió que
nuestro modelo no solo comprendiera las
consultas sino también que proporcionara
respuestas precisas el resultado de todo
este trabajo Fue un modelo personalizado
y eficiente que nos llevó a estar entre
los 20 mejores equipos de 500
participantes este logro no solo destaca
Nuestro esfuerzo sino también el
potencial de los modelos Open source
cuando se ajustan adecuadamente
mejorando Incluso un modelo propietario
como puede ser GP t4 para este
ámbito estamos increíblemente orgullosos
de nuestro equipo del trabajo realizado
este es solo el comienzo y estamos
emocionados por las futuras
oportunidades y desafío que
enfrentaremos en esta segunda fase si
queréis conocer más solo tenéis que
suscribiros y seguirnos en nuestras
redes
nos vemos en el próximo vídeo Muchas
gracias
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