Mejorando el Rendimiento y la Calidad en Modelos de Lenguaje Grandes

En una reciente sesión, Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional en Capital One, exploró cómo optimizar el rendimiento y la calidad de salida de la inteligencia artificial generativa para beneficiar tanto a clientes como a empresas. Durante esta charla, se destacó la importancia de los modelos base y los desafíos que enfrentan, como la variabilidad en la calidad de los resultados y las «alucinaciones» derivadas de datos de entrenamiento ruidosos.

Godavarthi presentó cuatro estrategias clave para mejorar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial. Estas incluyen el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la construcción de modelos desde cero. Cada estrategia ofrece sus propias ventajas. Por ejemplo, el diseño de prompts permite implementaciones rápidas y efectivas, mientras que el ajuste fino permite adaptaciones especializadas para tareas concretas. La elección de la estrategia adecuada depende del caso de uso específico y la complejidad del mismo.

Este enfoque subraya la necesidad de solucionar los problemas inherentes a la inteligencia artificial generativa, proporcionando al mismo tiempo soluciones prácticas para maximizar su efectividad en diversas aplicaciones. Este análisis se posiciona como un recurso valioso para mejorar los resultados de los sistemas de inteligencia artificial en el campo empresarial actual.