En una era en la que la interacción digital es esencial, las organizaciones que todavía no han adoptado la IA generativa en sus programas o productos SaaS se encuentran en un cruce vital. La tendencia hacia interfaces de usuario más conversacionales e inteligentes no es una moda pasajera sino un cambio transformador en la forma con que interactuamos con la tecnología. Imagina un software que no solo responde, sino que conversa, entiende y asiste al usuario de una manera sin precedentes. Esto es posible con la integración de Modelos Masivos de Lenguaje (MML) en las interfaces de acceso a software de distinto tipo, un movimiento que permite redefinir la experiencia de usuario, la eficiencia operativa y, en definitiva, el nivel de implicación del cliente,.

Ascenso meteórico de los modelos masivos de lenguaje (MML)

Durante el último año el paisaje de la inteligencia artificial (IA) se ha visto completamente modificado por el incremento meteórico en el uso de MML. Estos modelos sofisticados de IA han evolucionado de forma muy rápida, pasando de ser curiosidades experimentales a convertirse en componentes esenciales en una gran cantidad de programas y productos SaaS. Modelos como la serie GPT de OpenAI han establecido nuevos estándares para comprender y generar texto a un nivel equiparable a lo humano, haciendo que las interacciones con el software sean más intuitivas, naturales y conversacionales que nunca.

Esta evolución remarcable ha estado marcada por metas significativas: los modelos han crecido en tamaño y complejidad, han mejorado en grado de sutileza y capacidad para entender el contexto, y a resultas de ello se han empezado a utilizar en campos diversos como el servicio al cliente, la creación de contenido o incluso la solución de problemas complejos. El rápido avance en el campo de los MML significa un cambio de paradigma que inaugura una era donde la IA conversacional no es sólo un lujo sino una necesidad para las empresas que quieren estar al frente de la innovación en cuanto al servicio y la interacción con el cliente. Ahora bien, es crítico para las organizaciones que se plantean integrar estas tecnologías en su infraestructura digital, entender bien las implicaciones y sutilezas de su implementación y así poder aprovechar al máximo su potencial transformador.

Cómo adaptar la IA a sus necesidades específicas

Cuando las organizaciones entran en el mundo de los MML se encuentran con dos conceptos clave: el re-afinamiento (en inglés, fine-tuning) y la técnica de generación aumentada a partir de extracción (o Retrieval-Augmented Generation, que aquí referiremos utilizando el acrónimo inglés de RAG). Estas dos técnicas son fundamentales para transformar un MML genérico en un activo especializado, adaptado a las necesidades y contextos de cada negocio. Veamos en qué consisten para entender qué pueden aportar a las empresas a la hora de modelar las interacciones con sus usuarios:

Fine-tuning (o re-afinamiento): Consiste en entrenar de nuevo un modelo que ha sido previamente entrenado para una tarea genérica, utilizando un conjunto de datos, típicamente más pequeño, que lo especializan para las tareas o dominios específicos que necesita la empresa. Es como darle al modelo una ‘educación enfocada’ en un campo particular.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG combina el poder generativo de modelos como los GPTs con un paso adicional de recuperación de conocimiento externo. Esto permite al modelo sacar información relevante de una base de datos o conjunto de datos de tipo diverso, tales como archivos en pdf, hojas de cálculo, etc. De esta forma, se consigue que las respuestas del modelo sean más informadas, actualizadas y adaptadas a un cuerpo específico de conocimiento.

Mientras que fine-tuning modifica la comprensión básica de un modelo, haciéndolo más específico para una tarea, RAG mejora su capacidad de interactuar con fuentes de información externas, ampliando su alcance de conocimiento y relevancia. La elección entre una u otra técnica depende de las necesidades particulares de cada organización: si se necesita un alto nivel de especialización para una tarea muy concreta, o bien una adaptabilidad y capacidad de respuesta amplias a conjuntos de datos de fuentes variadas y en permanente evolución. Por supuesto, también hay escenarios donde estas dos técnicas pueden combinarse para obtener el mejor de los dos mundos.

En este artículo nos centramos en el re-afinamiento (fine-tuning). De ambas, es la técnica más difícil de personalizar a las necesidades de una empresa y comporta una fase intensa y tediosa de generación de datos para especializar los MML en los contextos o tareas particulares que se necesitan. La creación de estos conjuntos de datos es un proceso laborioso y complicado que requiere un equipo de trabajo con experiencia en lingüística y en sistemas de procesamiento del lenguaje natural. En Process Talks tenemos tanto las herramientas como la experiencia para llevar a cabo esta tarea, y queremos compartir con vosotros las lecciones aprendidas hasta ahora.

Principales soluciones en la adopción de MML utilizando fine-tuning

Las empresas que optan por iniciar un proyecto de fine-tuning de MML deben analizar bien las diferentes posibilidades de desplegar estos modelos avanzados de IA, que van desde la opción de utilizar modelos comerciales de grandes empresas como OpenAI hasta modelos disponibles en el mundo emergente de los MML de acceso abierto. Cada camino ofrece ventajas únicas y exige consideraciones cuidadosas de aspectos como el coste, la escalabilidad y la experiencia técnica de que se dispone en la empresa. A continuación profundizamos en los detalles de cada una de las opciones.

Opción 1: Personalización de modelos comerciales

Modelos comerciales como el GPT de OpenAI ofrecen un camino directo para ser adaptados a las necesidades específicas de cada empresa a través de APIs proporcionadas por parte de la propia organización propietaria del modelo. A través de este sistema de APIs una empresa puede hacer re-afinamiento (fine-tuning) para personalizar el modelo base a los requerimientos de su negocio, por ejemplo con datos de un tipo o dominio determinado, o con estilos de respuesta concretos. Las APIs proporcionadas facilitan este proceso, permitiendo una fácil adaptación de las capacidades avanzadas de la IA para aplicaciones diversas.

Para facilitar su análisis, nos centraremos ahora en OpenAI, ya que actualmente domina el mercado en lo que se refiere a esta alternativa. Un análisis similar se aplicaría también a competidores como Google respecto a su nuevo modelo Gemini.

Ventajas de personalizar los modelos de OpenAI:

Modelos de base muy robustos: Los modelos de OpenAI son de los mejores en términos de rendimiento y capacidad.

APIs amigables para el usuario: Esto simplifica tanto el fine-tuning (es decir, el re-afinamiento del modelo) como el proceso posterior de inferencia (esto es, el uso del modelo una vez re-afinado, para procesar nuevos datos). El sistema de APIs es de hecho accesible incluso para usuarios con una experiencia técnica limitada.

Altamente personalizable: Los modelos se pueden re-afinar para satisfacer requisitos específicos, lo que los hace ideales para aplicaciones a medida.

Desventajas de personalizar los modelos de OpenAI:

Costo: El uso de los modelos y APIs de OpenAI no es gratuito, y el coste puede ser significativo, especialmente con el uso extensivo de modelos avanzados, o bien aplicando capas de fine-tuning intensivo.

Dependencia de un servicio externo: Confiar en la infraestructura de OpenAI puede acarrear problemas con la privacidad de los datos, así como el control y la disponibilidad a largo plazo de los modelos refinados a las necesidades de la propia empresa.

Personalización limitada del modelo de base: Aunque el fine-tuning es posible, la arquitectura subyacente del modelo no puede alterarse, lo que puede limitar su grado de personalización y reafinamiento.

Opción 2: Aprovechar MML de Acceso Abierto

Modelos de código abierto como Falcon, Llama y Mistral ofrecen una alternativa efectiva y flexible en términos de coste. Son modelos de diversos tamaños y capacidades, adecuados para aplicaciones de distinta escala. Existen plataformas de código abierto como el HuggingFace que facilitan su acceso y ofrecen recursos para personalizarlos y desplegarlos convenientemente.

Ventajas de utilizar MML de acceso abierto:

Costes bajos: No tienen cuotas de licencia. Su coste se deriva principalmente del hardware necesario para su ejecución.

Variedad de modelos: Se tiene acceso a una gama de modelos adecuados a diferentes necesidades.

Comunidad y soporte: Plataformas como HuggingFace no sólo ofrecen un acceso estandarizado a los modelos, sino también un servicio de soporte comunitario, documentación y tutoriales.

Desventajas de utilizar MML de acceso abierto:

Exigencias de hardware para modelos más grandes: La ejecución de modelos voluminosos requiere inversiones significativas en hardware.

Necesidad de experiencia y conocimiento técnico: Es necesaria experiencia en las tareas de fine-tuning, optimización y despliegue de modelos, lo que puede ser un obstáculo para algunas organizaciones.

Evolución rápida del campo: El rápido desarrollo de la IA puede hacer que sea difícil estar al día y gestionar de forma efectiva las consecuencias que los cambios y la innovación tienen sobre los modelos.

En resumen, ambas vías de despliegue de Modelos Masivos de Lenguaje –sea utilizando modelos comerciales o bien de acceso abierto– tienen sus ventajas e inconvenientes. A menudo, la dificultad para escoger una u otra radica en que no todos los factores que influyen en la decisión están claros al inicio del proyecto.

Implementación de MML con Process Talks

Este paisaje tan complejo y rápidamente cambiante de los MML puede ser intimidatorio o incluso disuasorio para cualquier organización. Aquí es donde Process Talks entra como aliado vital. Nuestra experiencia y recorrido previo en el campo ayudan a navegar a través de las complejidades de la implementación y el despliegue de los MML, y asegura que tu negocio tome decisiones estratégicas informadas y adaptadas a sus necesidades particulares.

Tanto si se trata de elegir entre las técnicas de fine-tuning o RAG, entender sus implicaciones de coste o bien gestionar los aspectos técnicos de su implementación, Process Talks proporciona el apoyo y el conocimiento necesario para integrar sin problemas los MML que más convengan a tu marco organizativo.

Permítenos asociarnos contigo para ayudarte a aprovechar todo el potencial de la IA conversacional, transformando así la forma en que interactúas con los clientes y agilizando tus operaciones.

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