Inteligencia artificial generativa
El primer paso para desarrollar aplicaciones que usan inteligencia artificial generativa es seleccionar el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) adecuado. Hay varias opciones open source para elegir, como Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Text-to-Text Transfer Transformer (T5) y los modelos Granite, cada uno con su fortaleza para distintas tareas. Es importante elegir un LLM que se ajuste a los objetivos de tu aplicación. Por ejemplo, Granite-7B-Starter se puede mejorar para que resuma textos sobre seguros y señale los factores de riesgo, la cobertura y las responsabilidades, mientras que BERT se destaca en el análisis de opiniones.
Evaluar el rendimiento de los modelos es fundamental, ya que los LLM varían en cuanto a precisión, fluidez y eficacia general en las tareas relevantes para tus aplicaciones. Además, los modelos con funciones avanzadas, como GPT-3 y algunas variantes de Granite, pueden requerir una gran cantidad de recursos informáticos, incluidas las costosas unidades de procesamiento gráfico (GPU), por lo que es clave equilibrar estas necesidades con la infraestructura y el presupuesto disponibles. Además, si cuentas con acceso a suficientes datos de buena calidad para el perfeccionamiento, puedes asegurarte de que los LLM ofrezcan un rendimiento óptimo para cumplir los requisitos de las aplicaciones.
Los marcos como Langchain simplifican la integración de los LLM en las aplicaciones. Esto te permite concentrarte en la lógica básica de la aplicación. Estos marcos brindan herramientas para aplicar la ingeniería de peticiones y el encadenamiento de modelos, a la vez que mejoran los elementos que usan LLM con memoria o contexto.
Una vez que hayas seleccionado el LLM y los marcos adecuados, tendrás todo lo que necesitas para agregar funciones generativas a tus aplicaciones. Este proceso implica mejorar el rendimiento del modelo y diseñar peticiones precisas y efectivas que guíen a la inteligencia artificial para que brinde los resultados deseados. Para la mejora continua, es clave establecer ciclos de retroalimentación sólidos, ya que garantiza que el modelo se adapte y mejore sus resultados con el tiempo.
Con las peticiones, le indicas el resultado que quieres al LLM. Si ingresas indicaciones claras y concisas, utilizas plantillas para las instrucciones estructuradas y aplicas técnicas como el encadenamiento para guiar al LLM en las tareas complejas, puedes mejorar considerablemente la eficacia del modelo. A través de estas estrategias, te aseguras de que los modelos de inteligencia artificial generen respuestas coherentes y relevantes, incluso con interacciones de varios pasos.
El ciclo de aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) es fundamental para perfeccionar el LLM. Después de implementar el modelo, recopila las interacciones de los usuarios y utiliza estos comentarios para ajustar el rendimiento del LLM. Gracias a este proceso repetitivo, tu modelo aprende de los errores y mejora constantemente, lo que potencia su capacidad para ofrecer resultados precisos y relevantes a medida que se adapta a los casos prácticos reales.
El perfeccionamiento permite personalizar aún más los LLM ya entrenados para que se adapten a tu área o tarea específica. Al entrenar modelos con conjuntos de datos más pequeños y específicos, puedes mejorar el rendimiento y personalizar los resultados para cumplir los requisitos de tu aplicación. Con herramientas como Hugging Face Transformers, puedes aprovechar los conocimientos del modelo entrenado previamente mientras lo ajustas para tus fines. El método de alineación de modelos de InstructLab te permite coordinar los resultados del modelo con los valores de tu empresa o las necesidades de los usuarios. De este modo, te aseguras de que las respuestas sean precisas y adecuadas para el contexto.
La generación aumentada por recuperación (RAG) combina los LLM con los sistemas de recuperación de información. Por dicha combinación, los modelos pueden acceder a los datos relevantes de fuentes externas e incorporarlos durante la generación. Este enfoque mejora la precisión y la coherencia de los resultados. Además, suele utilizarse cuando se amplían los resultados de los LLM con datos internos y corporativos. Las funciones integradas de RAG de Langchain optimizan este proceso, especialmente cuando se utilizan modelos de Granite para generar respuestas precisas y relevantes para el contexto.
Los agentes son sistemas autónomos que funcionan en un entorno definido para lograr objetivos específicos. Al incorporar comportamientos interactivos y adaptables, estos sistemas pueden modificar su contexto operativo de forma dinámica para responder a las condiciones cambiantes. Esto les permite completar tareas complejas y tomar decisiones inmediatas. Para desarrollar estos agentes, se deben diseñar sistemas con varios elementos que planifiquen, ejecuten y evalúen acciones en función de los resultados del modelo de inteligencia artificial. Al organizar las tareas complejas, como tomar decisiones de forma inmediata e integrar las fuentes de datos y las API externas, puedes mejorar las funciones operativas del sistema.
El encadenamiento de modelos conecta varios modelos o procesos de inteligencia artificial en un flujo de trabajo coherente, en el que cada modelo se basa en los resultados del anterior. Este enfoque te permite desarrollar aplicaciones capaces de gestionar tareas complejas con interacciones de varios pasos. Al utilizar las funciones de diferentes modelos en una secuencia coordinada, puedes diseñar sistemas eficientes que se adapten a tus requisitos.
Si evalúas minuciosamente el flujo de trabajo de tu aplicación con la inteligencia artificial integrada, te aseguras de obtener una experiencia sencilla y eficiente. Al evaluar con rigurosidad todo el sistema, puedes identificar y abordar cualquier problema o ineficiencia, lo cual te permite ajustar la aplicación para mejorar la funcionalidad y la facilidad de uso. Este proceso repetitivo no solo mejora el rendimiento, sino que también ajusta la aplicación a las necesidades y las expectativas de los usuarios.
