TREX: Automatización del Fine-tuning de LLMs mediante exploración basada en árboles | Sistema agéntico para optimizar el entrenamiento de modelos de lenguaje | Ajuste fino autónomo de IA con agentes de búsqueda inteligente

Abstract

PROBLEMA: El fine-tuning de LLMs suele ser un proceso manual de ensayo y error extremadamente costoso en tiempo y computación para encontrar los hiperparámetros y datos óptimos. SOLUCIÓN: Presentan TREX (Agent-Driven Tree-based Exploration), un sistema que delega la orquestación del proceso de fine-tuning a un agente inteligente que explora opciones de entrenamiento mediante búsqueda en árbol. METODOLOGÍA: TREX evalúa múltiples ramas de configuración de entrenamiento simultáneamente, utilizando feedback intermedio para podar las ramas menos prometedoras y concentrar recursos en las óptimas. RESULTADOS: TREX logra alcanzar el mismo rendimiento que un ajuste fino manual experto en un 40% menos de tiempo de cómputo GPU. RELEVANCIA: Representa un paso hacia la IA que se entrena a sí misma de forma autónoma y optimizada, reduciendo la barrera técnica para el despliegue de modelos especializados.