Modelos Pre-Entrenados y Aprendizaje por Transferencia
Los modelos pre-entrenados (Pre-Trained Models) y el aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) son prácticas comunes en IA que permiten reutilizar modelos previamente entrenados en nuevos contextos. Aunque estas técnicas pueden ahorrar tiempo y recursos, también presentan varios riesgos que deben gestionarse adecuadamente.
Principales Riesgos Asociados
- Falta de Transparencia: Los modelos pre-entrenados pueden carecer de transparencia en cuanto a los datos y métodos utilizados en su entrenamiento original, lo que dificulta la interpretación de resultados y la detección de sesgos o errores.
- Insuficiente Similitud Funcional: La funcionalidad de un modelo pre-entrenado puede no alinearse completamente con los requisitos específicos del nuevo sistema, introduciendo riesgos de mal desempeño.
- Diferencias en la Preparación de Datos: Los pasos de preparación de datos empleados durante el entrenamiento original pueden diferir significativamente de los utilizados en el nuevo sistema, afectando negativamente el rendimiento del modelo.
- Herencia de Deficiencias y Sesgos: Los modelos pre-entrenados pueden heredar deficiencias y sesgos del entrenamiento original, lo que puede no estar documentado y afectar el desempeño en el nuevo contexto.
- Vulnerabilidades a Ataques de adversarios: Los modelos basados en aprendizaje por transferencia son susceptibles a las mismas vulnerabilidades que los modelos pre-entrenados originales, como los ataques de adversarios.
Recordemos algo básico y que se puede aplicar:
Ciclo de Gestión de Riesgos: La gestión de riesgos incluye un ciclo de identificación, análisis, priorización y monitoreo continuo para asegurar la calidad y la seguridad del software.
- Identificación: Reconocer posibles riesgos que pueden afectar el proyecto.
- Análisis: Evaluar la probabilidad y el impacto de los riesgos identificados.
- Priorización: Ordenar los riesgos según su gravedad y probabilidad.
- Monitoreo: Supervisar continuamente los riesgos para gestionar cambios y nuevas amenazas.
Ejemplo 1: Uso de un Modelo Pre-Entrenado en Clasificación de Imágenes Médicas
Contexto:
Un hospital decide utilizar un modelo pre-entrenado para la clasificación de imágenes médicas con el fin de identificar enfermedades como cáncer de piel en radiografías. El modelo pre-entrenado fue originalmente entrenado en un conjunto de datos generales de imágenes de diversas categorías.
Riesgos:
- Falta de Transparencia: El modelo original puede no tener documentación adecuada sobre los datos utilizados para su entrenamiento, dificultando la evaluación de su idoneidad para imágenes médicas.
- Insuficiente Similitud Funcional: Aunque el modelo es bueno para clasificar imágenes generales, puede no ser lo suficientemente preciso o adecuado para detectar enfermedades específicas en imágenes médicas.
- Diferencias en la Preparación de Datos: La calidad y el formato de las imágenes médicas pueden diferir significativamente de las imágenes generales, afectando negativamente el desempeño del modelo.
- Herencia de Deficiencias y Sesgos: El modelo puede tener sesgos inherentes de su entrenamiento original, lo que puede llevar a diagnósticos erróneos.
- Vulnerabilidades a Ataques de adversarios: El modelo puede ser susceptible a manipulaciones o ataques de adversarios, comprometiendo la seguridad y privacidad de los datos médicos.
Mitigación:
El hospital realiza un fine-tuning del modelo utilizando un conjunto representativo de imágenes médicas y emplea técnicas de validación cruzada para asegurarse de que el modelo funcione correctamente en el nuevo contexto. Además, se implementan pruebas rigurosas de sesgo y seguridad para identificar y corregir posibles problemas antes de su uso clínico.
Ejemplo 2: Aplicación de Transfer Learning en un Asistente Virtual Multilingüe
Contexto:
Una empresa de tecnología quiere desarrollar un asistente virtual multilingüe que pueda entender y responder en varios idiomas. En lugar de entrenar un nuevo modelo desde cero, la empresa decide utilizar un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) pre-entrenado en inglés y luego aplicar aprendizaje por transferencia para adaptarlo a otros idiomas, como español y francés.
Riesgos:
- Falta de Transparencia: El modelo pre-entrenado en inglés puede no tener documentación completa sobre los textos utilizados para su entrenamiento, lo que dificulta entender su capacidad para manejar diferentes idiomas.
- Insuficiente Similitud Funcional: El modelo, aunque efectivo en inglés, puede no capturar matices lingüísticos y culturales necesarios para funcionar bien en español y francés.
- Diferencias en la Preparación de Datos: Los textos en inglés utilizados para entrenar el modelo pueden tener estructuras y estilos diferentes en comparación con los textos en otros idiomas.
- Herencia de Deficiencias y Sesgos: El modelo puede tener sesgos basados en el idioma inglés, que podrían trasladarse a los otros idiomas, afectando la precisión y equidad de las respuestas.
- Vulnerabilidades a Ataques de adversarios: El modelo podría ser vulnerable a ataques específicos de lenguaje, comprometiendo su integridad y seguridad.
Mitigación:
La empresa adapta el modelo pre-entrenado utilizando grandes conjuntos de datos en español y francés para realizar el fine-tuning. Se realizan pruebas exhaustivas en cada idioma para asegurarse de que el modelo no solo traduce correctamente, sino que también maneja adecuadamente contextos y matices culturales. Además, se implementan medidas de seguridad para proteger contra posibles ataques de adversarios en múltiples idiomas.
Fuente de inspiración: ISTQB CTAI
