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it IA no funciona sin datos, sino con los datos adecuados
Cuando la mayoría de la gente piensa en inteligencia artificial, se imagina resultados inteligentes: imágenes, texto, recomendaciones. Pero, ¿qué es lo que realmente genera esos resultados? Heidi Anthonis lo explica:
Los datos son el combustible del motor de razonamiento. Puedes preguntar a ChatGPT todo el día, pero si no it das contexto itsolo te dará respuestas intermedias".
Heidi Anthonis
Directora de Innovación, Happy Horizon.
Los grandes modelos lingüísticos como el GPT-4 se entrenan con conjuntos de datos masivos y de acceso público, como Wikipedia, Reddit o artículos de noticias. Aunque esto los hace excelentes para tareas generales, se quedan cortos cuando it trata de ofrecer resultados adaptados a la voz de su marca, gama de productos o procesos internos. Sin un contexto propio, la IA simplemente no puede entender su negocio lo suficientemente bien como para ofrecer resultados significativos.
Las limitaciones de los modelos genéricos de IA y la importancia de los datos propios
Voces de confianza del sector se hacen eco de esta opinión. Según un reciente blog de IBM, los datos propios ofrecen una ventaja única it reflejan sus picos de inventario, su lógica de facturación y la forma en que su equipo define las métricas clave. Las empresas que aprovechan los datos propios en la IA generativa muestran resultados notablemente mejores, no sólo adoptando la IA, sino it con datos internos relevantes. ¿En resumen? Mientras que los modelos públicos pueden conocer el lenguaje, sus datos conocen su negocio.
Forbes refuerza esta perspectiva, señalando que los datos públicos y sintéticos ya no son suficientes para diferenciar los modelos. A medida que el sector de la IA se satura, los conjuntos de datos exclusivos y de alta calidad se han convertido en la clave de la verdadera diferenciación, ya que las empresas que perfeccionan los modelos de IA con conocimientos específicos del dominio son capaces de superar a los modelos genéricos entrenados con datos públicos.
Cómo fusionar modelos con sus datos: RAG y ajuste
Para convertir la IA genérica en algo realmente valioso para su empresa, debe it a sus propios datos. De lo contrario, se quedará atascado con respuestas predeterminadas que carecen de matices, precisión o relevancia. Existen dos enfoques establecidos para salvar la distancia entre los modelos de propósito general como GPT-4 y sus datos propios: La generación mejorada por recuperación (RAG) y el ajuste fino.
1. Generación mejorada por recuperación (RAG)
RAG es una de las formas más eficaces y accesibles de dar a la IA acceso a sus conocimientos sin modificar el modelo subyacente. It indexando tus datos, como documentos, manuales, información sobre productos o preguntas frecuentes, y recuperando solo el contenido relevante en tiempo real cada vez que se solicita al modelo.
- Ventaja: No es necesario volver a entrenar el modelo, lo que ahorra tiempo y costes de cálculo.
- Ventaja: Reduce en gran medida las alucinaciones y las respuestas fuera de tema al basar las respuestas en su contexto real.
RAG es especialmente útil para los chatbots de atención al cliente, las bases de conocimiento internas y los equipos de marketing que quieren que la IA se mantenga fiel a la marca y sea precisa. Según Meta AI, los modelos RAG superan con creces a los LLM tradicionales en tareas de respuesta a preguntas cuando están respaldados por fuentes específicas del dominio.
2. Ajuste fino / GPT personalizadas
El ajuste va un paso más allá. En lugar de limitarse a referenciar sus datos, entrena el modelo con it. Esto significa it con ejemplos etiquetados, datos estructurados o indicaciones específicas del dominio para it aprenda patrones directamente relevantes para sus flujos de trabajo.
- Ventajas: Aumenta el rendimiento en tareas especializadas o técnicas, como la redacción de contratos jurídicos, los resúmenes de diagnósticos médicos o la automatización ERP.
- Contrapartida: Requiere más esfuerzo, experiencia y una cuidadosa curación de los datos para evitar la deriva del modelo o el sobreajuste.
OpenAI y otros proveedores permiten ahora el ajuste fino en GPT personalizadas más pequeñas, lo que hace que este enfoque sea más accesible para las medianas empresas, especialmente las de sectores regulados o de alto contexto.
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