Entrenamiento del Modelo
Detalles sobre la arquitectura, fine-tuning, métricas y validación del modelo de análisis de sentimientos.
Arquitectura del Modelo
El modelo está basado en una arquitectura de transformer pre-entrenada, específicamente optimizada para tareas de clasificación de texto en español. Utilizamos transfer learning para aprovechar el conocimiento adquirido en grandes corpus de texto.
Características técnicas:
- Modelo base: BERT-like architecture
- Parámetros: ~110M
- Vocabulario: 30K tokens
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
Proceso de Fine-tuning
El proceso de fine-tuning se realizó en varias etapas:
1. Pre-entrenamiento
El modelo base fue pre-entrenado en un corpus masivo de texto en español para aprender representaciones contextuales del lenguaje.
2. Fine-tuning específico
Se ajustó el modelo en nuestro dataset de sentimientos con un learning rate bajo para preservar el conocimiento general mientras se adapta a la tarea específica.
3. Optimización
Se utilizó AdamW optimizer con warmup y decay del learning rate para lograr convergencia estable y evitar overfitting.
Métricas de Rendimiento
Validación y Testing
El modelo fue validado usando cross-validation y un conjunto de test independiente. Se realizaron pruebas exhaustivas con diferentes tipos de texto (reviews, tweets, comentarios) para asegurar la generalización del modelo. También se evaluó el rendimiento por clase para identificar posibles sesgos y áreas de mejora.
Infraestructura de Entrenamiento
Hardware: GPU NVIDIA con soporte para entrenamiento acelerado
Tiempo de entrenamiento: ~4 horas para fine-tuning completo
Framework: PyTorch / Transformers
Versión del modelo: v1.0