Fase 1 KDD Cup 2024 | Innova-tsn

Innova-tsn

30 May 202402:38

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

00:00

🏆 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

Los 'Data scientists' son profesionales que se especializan en el análisis de datos, utilizando técnicas de estadística y ciencia de datos para extraer conocimiento y tomar decisiones informadas. En el video, se menciona que el equipo de Data scientists de Innova participó en una competición de Inteligencia Artificial, lo que indica que su trabajo es fundamental para el éxito de la empresa en este ámbito.

💡Competición de Inteligencia Artificial

Esta 'Competición de Inteligencia Artificial' es un evento donde equipos de todo el mundo compiten usando algoritmos y modelos de IA para resolver desafíos específicos. En el script, se destaca que el equipo de Innova alcanzó el top 20 de 500 equipos en la primera fase de la competición KDD, lo que demuestra un alto nivel de competencia y éxito.

💡KDD

KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) es una conferencia y competición prestigiosa en el campo de la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos. En el video, KDD se menciona como la competición en la que el equipo de Innova participó y logró un lugar en la segunda fase, lo que indica la importancia de esta conferencia en el ámbito de la IA.

💡AWS

AWS (Amazon Web Services) es una plataforma de servicios en la nube ofrecida por Amazon. En el contexto del video, AWS apoya la competición de IA al promover un desafío que involucra el desarrollo de un modelo de lenguaje especializado, lo que muestra la implicación de Amazon en el avance de la tecnología de IA.

💡Modelo de lenguaje

Un 'Modelo de lenguaje' es una herramienta de Inteligencia Artificial diseñada para procesar y entender el lenguaje humano. En el video, el desafío consistía en desarrollar un modelo de lenguaje especializado en productos de Amazon, capaz de realizar tareas específicas, como identificar atributos y recomendar productos.

💡Fine-tuning

El 'Fine-tuning' es un proceso en el que se ajustan los parámetros de un modelo de IA pre-entrenado para que se adapte a un conjunto de datos específico. En el script, se menciona que el equipo de Innova realizó un fine-tuning en el modelo Mistral, lo que fue crucial para mejorar su rendimiento en la competición.

💡Modelo Mistral

El 'Modelo Mistral' es un modelo de lenguaje pre-entrenado que posee 7000 millones de parámetros. En el video, se destaca que el equipo de Innova partió de este modelo y realizó ajustes específicos para la competición, lo que demuestra la importancia de los modelos pre-entrenados en el desarrollo de soluciones de IA personalizadas.

💡Dataset

Un 'Dataset' es una colección organizada de datos que se utiliza para entrenar y evaluar modelos de Inteligencia Artificial. En el script, se menciona que el equipo de Innova creó su propio dataset a partir de ejemplos propios y conjuntos de datos abiertos de Amazon, lo que fue fundamental para el éxito en la competición.

💡Innova

Innova es la empresa que patrocina al equipo de Data scientists mencionado en el video. El éxito del equipo en la competición KDD refleja el compromiso y la capacidad técnica de Innova en el campo de la IA, mostrando su liderazgo en la adopción y el desarrollo de tecnologías de vanguardia.

💡Retriver Augmented Generation

El 'Retriver Augmented Generation' es una técnica avanzada en el campo de la IA que combina el procesamiento de lenguaje natural con la recuperación de información relevante. En el video, se menciona que el equipo de Innova utilizó esta técnica para mejorar el contexto y la precisión de las respuestas del modelo, lo que es un ejemplo de cómo la innovación tecnológica puede mejorar los resultados en competiciones de IA.

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.