La inteligencia Artificial ha venido para quedarse y ya son muchos los sectores que están empezando a ofrecer oportunidades emocionantes… pero como todo en esta vida, no está exenta de grandes desafío, especialmente cuando hablamos de modelos de lenguaje (LLM)
En el mundo fascinante de los modelos de lenguaje (LLM), la capacidad de generar texto coherente en segundos es una gran ventaja para nuestras aplicaciones innovadoras y eficientes, pero cuidado porque ya tenemos que empezar a ser muy cautelosos con la elección que vayamos a entrenar, sobre todo aquellas de código abierto.
En general es quizá conveniente trabajar con modelos que ya han sido probados y avalados por la comunidad como por ejemplo (Open AI, Google, Meta, Microsoft..etc..) si no queremos tener un elevado número de preocupaciones.. pero no hay porque dejar sistemas abierto sin tener en la mira..
Por todo ello y como punto de partida antes de analizar diversos modelos de lenguaje como podrían ser:
- Modelos generales: (GPT, BERT,Xlent.. )
- Modelos especializados: ( T%, ERNIE..)
- Modelos Específicos para conversaciones: (Ras NLE, DialoGPT o RAG ..)
- Modelos multilingües: ( mBERT..)
Sería conveniente considerar algunos puntos de análisis previos con varios puntos importantes para tener en cuenta a la hora de tomar una decisión
- Fuente confiable. Como he comentado anteriormente utilizar fuentes confiables es una buena opción al haber pasado pruebas rigurosas y múltiples evaluaciones.
- Hugging Face como Recurso. es una plataforma confiable que agrega y distribuye modelos de lenguaje de código abierto. Los modelos alojados en Hugging Face suelen ser bien mantenidos y utilizados por la comunidad.
- Evita Entrenamiento Local innecesario. Si solo requieres funciones simples como preguntas y respuestas que no se requieren entrenamientos desde 0, puedes utilizar modelos ya pre-entrenados y confiables.
- 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
- Tener presentes las Comunidades y Evaluaciones. Tener el respaldo de la comunidad y la participación es un punto muy positivo para tener en cuenta. Estos pueden proporcionar información de confiablidad y eficacia del modelo.
Comentarte que, si decides entrenar modelos locales, haz de la seguridad tu mejor aliado, ya que tendrás que realizar muchas pruebas, pero tranquilo, puedes disponer de una alternativa muy segura para entrenar modelos locales y personalizables si utilizas y combinas el..
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.
Personalizable y Adaptable. Siempre puedes personalizar el modelo a tareas específicas recuperando la información relevante según el contexto de la consulta
Conversaciones mejoradas: Como comentamos, da respuestas más coherentes y relevantes que otros sistemas generales y abiertos a múltiples interpretaciones.
Seguridad y Confianza. Como hemos comentado la seguridad es un reto. Algunos modelos pueden mostrar comportamientos no inesperados o maliciosos. Al utilizar RAG se reduce en un % muy elevado la exposición a riesgos al estar la información en local y fuera del ámbito público.
Integración con bases de datos. Puedes integrar el modelo en tus propias BBDD lo que lo hace mucho mas eficiente para tus necesidades.
Flexibilidad en el uso de instrucciones y prompts. RAG puede ser más flexible en términos de cómo proporcionas instrucciones o prompts, permitiéndote influir en el contenido generado de manera más 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”
Pronto Navegaremos juntos con nuestro modelo de lenguaje natural !! 🚀😊 pero eso si.. seguros, coherentes y útiles!
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