Nuevas investigaciones y exploraciones llevadas a cabo por Dell Technologies e Intel han arrojado luz sobre los desafíos y oportunidades en la implementación de IA generativa y modelos de lenguaje grandes (LLMs) en entornos empresariales. Mientras muchas organizaciones han sido cautelosas en el uso de modelos disponibles comercialmente debido a los riesgos de acceso a datos y seguridad, Dell Technologies e Intel han adoptado un enfoque proactivo en la comprensión de las necesidades de sus clientes.
A través de una extensa investigación, se han aprendido seis valiosas lecciones que pueden mejorar significativamente los resultados y reducir los riesgos:
Lección 1: Evitar comenzar desde cero al entrenar modelos LLM. En su lugar, optar por el ajuste fino en modelos pre-entrenados o utilizar técnicas de ingeniería de instrucciones para optimizar su rendimiento.
Lección 2: Los LLMs van más allá de la generación de texto y tienen un inmenso potencial para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como la identificación de intención del usuario, clasificación, búsqueda semántica, análisis de sentimientos e incluso generación de texto a imagen.
Lección 3: Aunque los LLMs de código abierto han evolucionado y expandido rápidamente, aún tienen limitaciones. Una solución alternativa es construir sistemas con múltiples LLMs que funcionen en conjunto evitando una dependencia excesiva entre ellos.
Lección 4: Prestar igual atención a las fuentes de datos de entrada, ya que estas impactan directamente en la calidad de los resultados de los LLMs. Aprovechar estructuras como grafos de conocimiento y técnicas avanzadas de análisis sintáctico puede mejorar considerablemente los resultados.
Lección 5: El costo es una consideración crucial al implementar LLMs. Si bien el entrenamiento y la ejecución de inferencias pueden ser costosos, existen formas de optimizarlos utilizando instancias en la nube menos costosas y centros de datos locales.
Lección 6: Aprovechar la singularidad de su problema específico y adaptar los modelos de LLM en consecuencia. Invertir en interfaces de usuario que faciliten la entrada de información rica, guíen a los usuarios y evalúen salidas relevantes y significativas.
Al incorporar estas lecciones, las organizaciones pueden aprovechar el poder transformador de la IA generativa y los LLMs para abordar eficazmente sus necesidades específicas. Dell Technologies e Intel han allanado el camino hacia un futuro en el que el potencial de estas tecnologías se pueda realizar plenamente sin comprometer el acceso a datos, la seguridad o las preocupaciones de privacidad. Las posibilidades son amplias y emocionantes a medida que las empresas se embarcan en este viaje de exploración e innovación.
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