A inteligência artificial veio para ficar, e muitos setores já estão começando a oferecer oportunidades emocionantes. No entanto, como tudo na vida, não está isenta de grandes desafios, especialmente quando falamos em modelos de linguagem (LLM).
No fascinante mundo dos modelos de linguagem (LLM), a capacidade de gerar texto coerente em segundos é uma grande vantagem para nossas aplicações inovadoras e eficientes. No entanto, é necessário ter cuidado na escolha do modelo a ser treinado, especialmente aqueles de código aberto..
Em geral, pode ser conveniente trabalhar com modelos que já foram testados e aprovados pela comunidade, como Open AI, Google, Meta, Microsoft, etc., se não quisermos enfrentar muitas preocupações. No entanto, é essencial não deixar sistemas abertos sem monitoramento.
Por todas essas razões, como ponto de partida antes de analisar diversos modelos de linguagem, como:
- Modelos generales: (GPT, BERT,Xlent.. )
- Modelos especializados: ( T%, ERNIE..)
- Modelos Específicos para conversaciones: (Ras NLE, DialoGPT o RAG ..)
- Modelos multilingües: ( mBERT..)
Seria conveniente considerar alguns pontos de análise importantes ao tomar uma decisão
- Fonte confiável. Usar fontes confiáveis é uma boa opção, pois elas passaram por testes rigorosos e avaliações múltiplas..
- Hugging Face como Recurso: Hugging Face é uma plataforma confiável que agrega e distribui modelos de linguagem de código aberto. Os modelos hospedados no Hugging Face geralmente são bem mantidos e usados pela comunidade.
- Evitar Treinamento Local Desnecessário. Se você precisar apenas de funções simples, como perguntas e respostas, que não exigem treinamento do zero, pode usar modelos pré-treinados e confiáveis.
- Tener en cuenta la seguridad. Si vas a entrenar modelos locales es muy importante la seguridad como hemos comentado.. Esto conlleva tener que realizar pruebas muy exhaustivas para que los modelos no tengan comportamientos no esperados
- Comunidades e Avaliações: .Ter o respaldo da comunidade e participação é um ponto positivo. Isso pode fornecer informações sobre a confiabilidade e eficácia do modelo..
Se decidir treinar modelos localmente, faça da segurança sua melhor aliada. No entanto, você pode contar com uma alternativa muito segura para treinar modelos locais e personalizáveis ao utilizar o modelo ..
Modelo RAG y Open AI.
Capacidad de recuperar información: El modelo RAG (Retrieve-and-Generate)se diferencia del resto de modelos en su capacidad de recuperar información relevante antes de generar respuesta. A diferencia de modelos generales, RAG incorpora conocimiento muy específicos presentes en documentación propietarias lo que hace que las respuestas sean más precisas.
Personalizável e Adaptável. Você pode personalizar o modelo para tarefas específicas, recuperando informações relevantes conforme o contexto da consulta
Conversaciones mejoradas: Como comentamos, da respuestas más coherentes y relevantes que otros sistemas generales y abiertos a múltiples interpretaciones.
Segurança e Confiança. Ao usar o RAG, reduz significativamente a exposição a riscos, pois as informações ficam localizadas e fora do domínio público.
Integración con bases de datos. Puedes integrar el modelo en tus propias BBDD lo que lo hace mucho más eficiente para tus necesidades.
Flexibilidade no Uso de Instruções e Prompts: . O RAG pode ser mais flexível em termos de como você fornece instruções ou prompts, permitindo influenciar o conteúdo gerado de maneira mais específica..
En definitiva, y en este emocionante viaje hacia la inteligencia artificial, es esencial disfrutar cada paso, pero también navegar con prudencia y utilizar siempre nuestra brújula y nuestros sistemas de navegación, si no queremos vernos sorprendidos por temporales inesperados o “agentes durmientes”.
Para profundizar en el impacto de la inteligencia artificial en los data centers, te recomiendo leer nuestro artículo sobre la Inteligencia Artificial en los Data Centers.
PEm breve, navegaremos juntos com nosso modelo de linguagem natural! 🚀😊 Mas lembre-se, seguros, coerentes e úteis!s!
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