Los modelos base para la IA

Se trata de modelos de machine learning (aprendizaje automático) que se entrenan previamente para llevar a cabo diversas tareas.

Hasta hace poco, los sistemas de inteligencia artificial eran herramientas especializadas; es decir, el modelo de machine learning se entrenaba para una aplicación específica o un caso práctico único. Incorporamos el término "modelo base" a nuestro léxico cuando los especialistas empezaron a observar dos tendencias en el área del machine learning:

1. Se utilizaba una cantidad reducida de arquitecturas de deep learning (aprendizaje profundo) para lograr resultados en una amplia variedad de tareas.
2. A partir de un modelo de inteligencia artificial podían surgir conceptos nuevos que no se habían previsto originalmente en su entrenamiento.

Los modelos base, como los Granite de IBM, se programaron para funcionar con un conocimiento contextual general de los patrones, las estructuras y las representaciones. Esta comprensión básica de la comunicación y la identificación de los patrones genera una serie de conocimientos esenciales que pueden seguir modificándose o perfeccionándose para realizar tareas específicas de cada área en casi todos los sectores.

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El aprendizaje por transferencia y la capacidad de ajuste son dos características determinantes que posibilitan el funcionamiento de los modelos base.La primera hace referencia a la capacidad de un modelo de aplicar la información sobre una situación a otra y de seguir desarrollando el conocimiento interno que posee. 

La capacidad de ajuste se refiere al sistema de hardware, concretamente a las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que permiten que el modelo realice diversos procesos informáticos a la vez, lo que se conoce como procesamiento paralelo. Las GPU son esenciales para entrenar e implementar los modelos de deep learning, como los modelos base, dado que permiten procesar los datos y realizar cálculos estadísticos complejos con rapidez.

Para generar inferencias de inteligencia artificial, se requiere ajustar y entrenar modelos. La inferencia de inteligencia artificial constituye la fase operativa de esta tecnología, en la cual el modelo puede aplicar los conocimientos adquiridos en el entrenamiento a situaciones reales.

El deep learning y los modelos base
Muchos de los modelos base, en particular los que se usan en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión artificial y el procesamiento de audios, se entrenan previamente con las técnicas de deep learning. Muchos de estos modelos, aunque no todos, se basan en esta tecnología, la cual ha ayudado a impulsar varios avances en este campo. El deep learning, también conocido como aprendizaje neuronal profundo o redes neuronales profundas, enseña a las computadoras a aprender a través de la observación, de manera similar a las personas. 

Los transformadores y los modelos base
Si bien los transformadores no se utilizan en todos los modelos base, son una arquitectura que se emplea mucho para diseñar modelos que incluyen texto, como ChatGPT, BERT y DALL-E 2. Los transformadores mejoran el funcionamiento de los modelos de machine learning al permitirles captar las relaciones y las dependencias contextuales entre los elementos en una secuencia de datos. Si bien los transformadores son un tipo de red neuronal artificial (ANN) que se usa en los modelos de NLP, no suelen emplearse en los de machine learning que utilizan exclusivamente la visión artificial o el procesamiento digital de voz.

Una vez que el modelo base está entrenado, puede utilizar el conocimiento que adquirió de los enormes conjuntos de datos para resolver problemas, y las empresas pueden obtener información útil y contribuciones de diversas formas a partir de esta habilidad. Estas son algunas de las tareas generales de las que puede encargarse el modelo base:

Procesamiento del lenguaje natural
Los modelos base entrenados con el NLP reconocen el contexto, la gramática y las estructuras lingüísticas, por lo que pueden generar y extraer información a partir de los datos utilizados en su entrenamiento. Para las empresas que desean analizar mensajes escritos, como comentarios de clientes, reseñas en línea o publicaciones en las redes sociales, puede ser útil perfeccionar los modelos para que asocien el texto con emociones, ya sean positivas, negativas o neutras. El NLP es un ámbito más amplio que abarca el desarrollo y la aplicación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Visión artificial
Cuando el modelo puede reconocer formas y rasgos básicos, significa que puede comenzar a identificar patrones. Al perfeccionar los modelos de visión artificial, es posible automatizar los procesos de moderación de contenido, reconocimiento facial y clasificación de imágenes. Estos modelos también pueden generar imágenes nuevas basadas en los patrones aprendidos. 

Procesamiento digital de voz o audio
Si el modelo puede reconocer elementos fonéticos, te entenderá cuando hables, por lo que la comunicación será más eficiente e inclusiva. Los asistentes virtuales, el soporte en varios idiomas, los comandos de voz y las funciones como la transcripción fomentan la accesibilidad y la productividad. 

Si las empresas perfeccionan el modelo, podrán diseñar sistemas de machine learning más especializados para abordar las necesidades específicas de su sector, como la detección de fraudes en las instituciones financieras, la secuenciación genética en los servicios de salud, los chatbots en la atención al cliente y mucho más.

Los modelos base ofrecen accesibilidad y cierto grado de sofisticación en el ámbito de la inteligencia artificial que no todas las empresas pueden lograr por sí solas, ya que no tienen los recursos para hacerlo. Aquellas que los adoptan y los mejoran, pueden superar obstáculos comunes, por ejemplo:

Acceso limitado a los datos de calidad: estos modelos utilizan datos a los que una gran cantidad de empresas no tienen acceso.

Rendimiento y precisión del modelo: una empresa necesitaría meses o incluso años para lograr por cuenta propia la calidad de precisión que ofrecen estos modelos.

Obtención de resultados: entrenar un modelo de machine learning puede requerir mucho tiempo y recursos. Los modelos base ofrecen un entrenamiento previo de referencia que las empresas pueden perfeccionar para obtener resultados que se adapten a sus necesidades. 

Personal especializado limitado: los modelos base permiten que las empresas utilicen la inteligencia artificial y el machine learning sin tener que realizar grandes inversiones en recursos para el análisis de datos. 

Gestión de los gastos: con el uso de un modelo base, ya no es necesario utilizar el sistema de hardware costoso que se requiere para el entrenamiento inicial. Si bien hay costos asociados con la distribución y el perfeccionamiento del modelo final, es solo una pequeña parte de lo que costaría entrenar al modelo base.

Explicación sobre LoRA y QLoRA

Si bien los modelos base tienen muchas aplicaciones interesantes, también hay que tener en cuenta una serie de posibles desafíos.

Costo
Se necesita una gran cantidad de recursos para desarrollar, entrenar e implementar los modelos base. La etapa inicial del entrenamiento necesita muchísimos datos genéricos, utiliza decenas de miles de GPU y requiere un grupo de analistas de datos e ingenieros de machine learning.

Interpretación
El término "caja negra" hace referencia a los programas de inteligencia artificial que ejecutan una tarea dentro de su red neuronal, pero no muestran su trabajo. Esto implica que nadie puede explicar con exactitud cómo se generó un resultado en particular, ni siquiera los analistas de datos ni los ingenieros que crearon el algoritmo. La falta de interpretación de los modelos de caja negra puede generar consecuencias negativas cuando se utilizan para la toma de decisiones que conllevan grandes riesgos, en especial en los sectores de la salud, la justicia penal y las finanzas. Este efecto puede darse en cualquier modelo basado en la red neuronal, no solo en los modelos base. 

Privacidad y seguridad 
Los modelos base requieren acceso a muchísima información y, en algunas ocasiones, eso incluye los datos de los clientes o de las empresas. Se debe tener especial cuidado con este tema si se prevé que proveedores externos implementarán este modelo o accederán a él.

Precisión y sesgo 
Si un modelo de deep learning se entrena con datos sesgados o datos que no brindan una representación precisa de la población, se pueden obtener resultados erróneos. Desafortunadamente, el sesgo humano suele transferirse a la inteligencia artificial, lo cual implica el riesgo de que se creen algoritmos discriminatorios y resultados con determinadas inclinaciones. A medida que las empresas continúan aprovechando la inteligencia artificial para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se implementen estrategias que disminuyan el sesgo. El primer paso es implementar procesos inclusivos de diseño y tener conciencia de la diversidad representativa en los datos recopilados. 

Los aspectos principales para un entorno de inteligencia artificial/machine learning

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Acceso sencillo a los modelos Granite de IBM

Si ya estás listo para probar los modelos base, pero todavía no sabes cuáles son los casos prácticos de tu empresa, comienza con Red Hat® Enterprise Linux® AI. Con esta plataforma, puedes desarrollar, probar y ejecutar LLM Granite para aplicaciones empresariales.

Los desarrolladores pueden acceder rápidamente a un entorno con un solo servidor, el cual incluye LLM y herramientas de inteligencia artificial. Además, proporciona todos los recursos necesarios para perfeccionar los modelos y diseñar aplicaciones de inteligencia artificial generativa.

Asimismo, Red Hat AI ofrece más mecanismos para alinear los modelos. Gracias a ellos, podrás mejorar tu LLM con una solución denominada InstructLab. IBM y Red Hat crearon InstructLab para que la comunidad open source pudiera colaborar en la optimización de los LLM.

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