En una era en què la interacció digital és essencial, les organitzacions que encara no han adoptat la IA generativa en els seus programes o productes SaaS es troben en una cruïlla vital. La tendència cap a interfícies d’usuari més conversacionals i intel·ligents no és una moda passatgera sinó un canvi transformador en la forma com interactuem amb la tecnologia. Imagineu un programari que no només respon, sinó que conversa, entén i assisteix a l’usuari d’una manera sense precedents. Això és possible amb la integració de Models Massius de Llenguatge (MML) en les interfícies d’accés a programari de diferent tipus, un moviment que que permet de redefinir l’experiència d’usuari, l’eficiència operativa i, en definitiva, el nivell d’implicació del client,.

Ascens meteòric dels models massius de llenguatge (MML)

Durant l’últim any el paisatge de la intel·ligència artificial (IA) s’ha vist modificat completament per l’increment meteòric en l’ús d’MML. Aquests models sofisticats d’IA han evolucionat de manera molt ràpida, passant de ser curiositats experimentals a esdevenir components essencials en una gran quantitat de programes i productes SaaS. Models com la sèrie GPT d’OpenAI han establert nous estàndards per comprendre i generar text a un nivell equiparable a l’humà, fent que les interaccions amb el programari siguin més intuïtives, naturals i conversacionals que mai.

Aquesta evolució remarcable ha estat marcada per fites significatives: els models han crescut en mida i complexitat, han millorat en grau de subtilesa i capacitat per entendre el context, i a resultes d’això s’han començat a fer servir en camps diversos com ara el servei al client, la creació de contingut o fins i tot la solució de problemes complexos. L’avenç ràpid en el camp dels MML significa un canvi de paradigma que inaugura una nova era on la IA conversacional no és només un luxe sinó una necessitat per a les empreses que volen estar al capdavant de la innovació pel que fa al servei i la interacció amb el client. Ara bé, és crític que les organitzacions que es plantegen d’integrar aquestes tecnologies a la seva infraestructura digital n’entenguin les implicacions i subtileses de la seva implementació, i així poder-ne aprofitar al màxim el seu potencial transformador.

Com adaptar la IA a les vostres necessitats específiques

Quan les organitzacions entren en el món dels MML es troben amb dos conceptes clau: el re-afinament (en anglès, fine-tuning) i la tècnica de generació augmentada a partir d’extracció (o Retrieval-Augmented Generation, que aquí referirem fent servir l’acrònim anglès de RAG). Aquestes dues tècniques són fonamentals per transformar un MML genèric en un actiu especialitzat, adaptat a les necessitats i contextos de cada negoci. Vegem doncs en què consisteixen per entendre què poden aportar a les empreses a l’hora de modelar les interaccions amb els seus usuaris:

Fine-Tuning (o re-afinament): Consisteix en entrenar de nou un model que ha estat prèviament entrenat per a una tasca genèrica, fent servir un conjunt de dades, típicament més petit, que l’especialitzen per a les tasques o dominis específics que necessita l’empresa. És com donar al model una ‘educació enfocada’ en un camp particular.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG combina el poder generatiu de models com els GPTs amb un pas addicional de recuperació de coneixement extern. Això permet al model treure informació rellevant d’una base de dades o conjunt de dades de tipus divers, com ara fitxers en pdf, fulls de càlcul, etc. D’aquesta manera, s’aconsegueix que les respostes del model siguin més informades, actualitzades i adaptades a un cos específic de coneixement.

Mentre que el fine-tuning modifica la comprensió bàsica d’un model, fent-lo més específic per a una tasca, RAG en millora la capacitat d’interactuar amb fonts d’informació externes, ampliant el seu abast de coneixement i rellevància. L’elecció entre una o altra tècnica depèn de les necessitats particulars de cada organització: si es necessita un alt nivell d’especialització per a una tasca molt concreta, o bé una adaptabilitat i capacitat de resposta àmplies a conjunts de dades de fonts variades i en evolució permanent. No cal dir que també hi ha escenaris on aquestes dues tècniques poden combinar-se per obtenir el millor dels dos móns.

En aquest article ens centrem en el re-afinament (fine-tuning). De totes dues, és la tècnica més difícil de personalitzar a les necessitats d’una empresa i comporta una fase carregosa i intensa de generació de dades per tal d’especialitzar els MML als contextos o tasques específiques que es necessiten. La creació d’aquests conjunts de dades és un procés laboriós i complicat que requereix un equip de treball amb expertesa en lingüística i en sistemes de processament del llenguatge natural. A Process Talks tenim tant les eines com l’expertesa per dur a terme aquesta tasca, i volem compartir amb vosaltres les lliçons apreses fins ara.

Principals solucions en l’adopció d’MML fent servir fine-tuning

Les empreses que opten per iniciar un projecte de fine-tuning d’MML han de d’analitzar bé les diferents possibilitats de desplegar aquests models avançats d’IA, que van des de l’opció de fer servir models privats de grans empreses com OpenAI fins a models disponibles al món emergent dels MML d’accés obert. Cada camí ofereix avantatges únics i exigeix consideracions acurades de factors com ara el cost, l’escalabilitat i l’expertesa tècnica de què es disposa a l’empresa. A continuació aprofundim en els detalls de cada una d’aquestes opcions.

Opció 1: Personalització de models comercials

Models comercials com el GPT d’OpenAI ofereixen un camí directe per ser adaptats a les necessitats específiques de cada empresa a través d’APIs proporcionades per part de la mateixa organització propietària del model. A través d’aquest sistema d’APIs una empresa pot fer re-afinament (fine-tuning) per personalitzar el model base als requeriments del seu negoci, per exemple amb dades d’un tipus o domini determinat, o amb estils de resposta concrets. Les APIs proporcionades faciliten aquest procés, permetent una adaptació fàcil de les capacitats avançades de la IA per a aplicacions diverses.

Per facilitar-ne l’anàlisi, ens centrarem ara en OpenAI, ja que actualment domina el mercat pel que fa a aquesta alternativa. Una anàlisi similar s’aplicaria també a competidors com Google respecte del seu nou model Gemini.

Avantatges de personalitzar els models d’OpenAI:

Models de base molt robustos: Els models d’OpenAI són dels millors en termes de rendiment i capacitat.

APIs amigables per a l’usuari: Això simplifica tant el fine-tuning (és a dir, el re-afinament del model) com el procés posterior d’inferència (això és, l’ús del model un cop re-afinat, per tal de processar noves dades). El sistema d’APIs és de fet accessible fins i tot per a usuaris amb una expertesa tècnica limitada.

Altament personalitzable: Els models es poden re-afinar per satisfer requisits específics, cosa que els fa ideals per a aplicacions a mida.

Desavantatges de personalitzar els models d’OpenAI:

Cost: L’ús dels models i APIs d’OpenAI no és gratuït, i el cost pot ser significatiu, especialment amb l’ús extensiu de models avançats, o bé aplicant capes de  fine-tuning intensiu.

Dependència d’un servei extern: Confiar en la infraestructura d’OpenAI pot comportar problemes amb la privacitat de les dades, i també el control i la disponibilitat a llarg termini dels models refinats a les necessitats de la pròpia empresa.

Personalització limitada del model de base: Tot i que el fine-tuning és possible, l’arquitectura subjacent del model no es pot alterar, la qual cosa pot limitar-ne el grau de personalització i re-afinament.

Opció 2: Aprofitar MML d’Accés Obert

Models de codi obert com Falcon, Llama i Mistral ofereixen una alternativa efectiva i flexible en termes de cost. Són models de diverses mides i capacitats, adequats per a aplicacions de diferent escala. Hi ha plataformes de codi obert com ara el HuggingFace que en faciliten l’accés i ofereixen recursos per personalitzar-los i desplegar-los convenientment.

Avantatges de fer servir MML d’accés obert:

Costos baixos: No tenen quotes de llicència. El seu cost es deriva principalment del maquinari necessari per executar-los.

Varietat de models: Es té accés a una gamma de models adequats a diferents necessitats.

Comunitat i suport: Plataformes com HuggingFace no només ofereixen un accés estandarditzat als models, sinó també un servei de suport comunitari, documentació i tutorials.

Desavantatges de fer servir MML d’accés obert:

Exigències de maquinari per a models més grossos: L’execució de models voluminosos demana inversions significatives en maquinari.

Necessitat d’expertesa i coneixement tècnic: Cal expertesa en les tasques de fine-tuning, optimització i desplegament de models, cosa que pot ser un obstacle per a algunes organitzacions.

Evolució ràpida del camp: El ràpid desenvolupament de la IA pot fer que sigui difícil estar al dia i gestionar de manera efectiva les conseqüències que els canvis i la innovació tenen sobre els models.

En resum, totes dues vies de desplegament de Models Massius de Llenguatge –sigui fent servir models comercials o bé d’accés obert– tenen els seus avantatges i inconvenients. Sovint, la dificultat per escollir-ne una o l’altra radica en el fet que no tots els factors que influeixen en la decisió són clars a l’inici del projecte.

Implementació d’MML amb Process Talks

Aquest paisatge tan complex i ràpidament canviant dels MML pot ser intimidatori o fins i tot dissuasiu per a qualsevol organització. Aquí és on Process Talks entra com a aliat vital. La nostra expertesa i recorregut previ en el camp ajuden a navegar a través de les complexitats de la implementació i el desplegament dels MML, i assegura que el teu negoci prengui decisions estratègiques informades i adaptades a les seves necessitats particulars.

Tant si es tracta de triar entre les tècniques de fine-tuning o RAG, entendre’n les implicacions de cost o bé gestionar-ne els aspectes tècnics de la seva implementació, Process Talks proporciona el suport i el coneixement necessari per integrar sense problemes els MML que més convinguin al teu marc organitzatiu.

Permet-nos d’associar-nos amb tu per ajudar-te a aprofitar tot el potencial de la IA conversacional, transformant així la manera com interactues amb els clients i agilitzant les teves operacions.

Vols començar un projecte d’IA generativa? Reserva una cita amb nosaltres.