En el mundo de los LLM, el tamaño no importa. "mejor paño" Genera resultados que cuentan. Tasa de adopción de la IA generativa (GenAI) en las organizaciones saltó del 33% al 65% este año, lo que significa que si su organización no está aprovechando la IA, es hora de subirse a bordo o quedarse atrás.

Una forma poderosa en la que las empresas aprovechan GenAI es mediante la capacitación y la implementación de modelos de lenguaje grandes (LLM) privados. Los LLM públicos son útiles para las tareas cotidianas, pero las empresas tienen privacidad de datos y preocupaciones de precisióny con toda la razón.

Entonces, ¿qué debería hacer una empresa que no quiere ceder sus datos a LLM públicos como ChatGPT y Gemini? La solución obvia son los LLM privados. Organizaciones como Deloitte, JPMorgan Chase, Goldman Sachs y Morgan Stanley ya han implementado LLM privados para ayudar a sus equipos.

¿Y qué pasa con su iniciativa de IA? ¿Cómo puede su equipo de datos obtener valor de un LLM? Ahí es donde entran en juego RAG y Fine-Tuning, los dos marcos prometedores para el desarrollo y la optimización de GenAI.

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Hablemos de sus necesidades de datos e inteligencia artificial.

¿Qué hace que RAG sea el todoterreno?

Cómo funciona la generación aumentada por recuperación

Recuperación-Generación Aumentada (RAG) es un marco Gen-AI que puede conectar un LLM a su base de datos dinámica y seleccionada. Es como tener un asistente realmente inteligente que no solo depende de la memoria, sino que puede buscar información de fuentes confiables en tiempo real para brindarle la mejor respuesta.

Supongamos que un especialista en marketing de su equipo está creando un informe. En lugar de utilizar únicamente lo que sabe, puede buscar en la base de datos de la empresa, consultar informes recientes de otros equipos o buscar información relevante para respaldar su redacción a medida que avanza. ¿Qué hace RAG?—combina el poder de un LLM (la “memoria”) con la capacidad de recuperar información relevante y actualizada de sus bases de datos privadas y seleccionadas (la “investigación”) para que pueda obtener respuestas más precisas y conscientes del contexto.

¿Qué hace que el ajuste fino sea la clave de todo?

Cómo funciona el ajuste fino

Un LLM bien perfeccionado es como un artista que primero aprende los conceptos básicos y luego domina un estilo artístico específico.

Como sugiere el nombre, el ajuste fino implica ajustar un LLM previamente entrenado para centrar sus capacidades en una tarea o dominio específico. Esto implica primero entrenar un LLM en un enorme volumen de datos, de modo que aprenda patrones generales del lenguaje, seguido de un entrenamiento en un conjunto de datos especializados más acotado.

Los LLM perfeccionados pueden ser útiles en aplicaciones específicas, como la generación de código o el servicio al cliente, pero si está buscando un LLM que pueda satisfacer las necesidades de toda su fuerza laboral, los perfeccionamientos no serán suficientes.

Cuándo utilizar RAG frente a ajuste fino

Con Ansiedad generativa ante la IA Cada vez más, las empresas buscan incorporar IA en todos los ámbitos. Esto significa que puede haber distintos casos de uso de Gen-AI en una sola organización. Si bien RAG es la mejor opción para la mayoría de los casos de uso empresariales (debido a que es más segura, más escalable y más confiable), el ajuste fino puede ser la respuesta para ciertas aplicaciones.

Cuándo utilizar RAG

RAG es más útil cuando necesita que su modelo genere respuestas basadas en grandes cantidades de datos contextuales.

Chatbots/Asistentes de IA

Los chatbots o asistentes de inteligencia artificial pueden generar respuestas contextualmente precisas extrayendo información relevante de guías de instrucciones y manuales técnicos. Pueden generar información hiperpersonalizada que conduzca a una toma de decisiones oportuna y basada en datos aprovechando las bases de datos de la empresa.

Canalizaciones de procesamiento de documentos

RAG puede ayudar a las empresas a establecer sus canales de procesamiento de documentos recuperando información relevante de un gran conjunto de datos y aprovechando el LLM para generar respuestas precisas y adaptadas al contexto. RAG permite que los canales de procesamiento de documentos gestionen consultas complejas o extraigan detalles específicos al mejorar la eficiencia y la precisión de los LLM.

Software Educativo

El software educativo también puede beneficiarse de la combinación de RAG y Gen AI, permitiendo a los estudiantes acceder a respuestas relevantes y explicaciones específicas del contexto.

Búsquedas legales o médicas

El RAG también puede ayudar con consultas legales o médicas si el LLM se combina con el conjunto de datos adecuado. Sin embargo, el nivel de precisión requerido en estos campos significa que la supervisión humana puede seguir siendo obligatoria.

Cuándo utilizar el ajuste fino

El ajuste fino es un enfoque práctico en los casos en que se necesita capacitar a un LLM para un caso de uso especializado como:

Tarjetas personales

Para proveedores de contenido como Netflix o Spotify, ajustar un LLM previamente entrenado le permite procesar mejor y comprender las necesidades y preferencias únicas de cada usuario y brindar recomendaciones en consecuencia.

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

También es un método eficaz cuando se necesita un LLM para reconocer terminologías o entidades especializadas (por ejemplo, términos médicos o legales). Un LLM genérico normalmente generaría respuestas inexactas o de baja calidad en tales casos, pero un LLM perfeccionado puede hacer el trabajo.

El veredicto sobre RAG vs. Fine-Tuning

La elección entre RAG y Fine-Tuning depende de sus requisitos y casos de uso específicos.

Si desea aprovechar GenAI para potenciar a sus equipos sin comprometer la privacidad de los datos, RAG es la mejor opción. Si desea establecer un flujo de procesamiento de documentos, RAG es la opción ganadora obvia. Pero si busca ampliar un LLM para un caso de uso altamente especializado, el ajuste fino puede ser la mejor opción.

Antes de tomar una decisión, también debe considerar el costo, la capacidad de personalización y la escalabilidad de cada enfoque.

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