En la actualidad, los modelos de base han revolucionado las capacidades de la inteligencia artificial, pero su aplicación para satisfacer necesidades empresariales específicas sigue siendo un desafío. Los negocios se enfrentan al reto de equilibrar el rendimiento, el costo y la personalización. Para afrontar esta complejidad, emergen tres técnicas claves: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el fine-tuning y un enfoque híbrido que combina ambos métodos.
La Generación Aumentada por Recuperación permite a los modelos de IA conectar con fuentes de conocimiento externas para mejorar sus capacidades. Un ejemplo es un chatbot de servicio al cliente que, empleando RAG, puede obtener información actualizada desde una base de datos específica, ofreciendo respuestas precisas y eficientes. Este enfoque inicia con la recuperación de información seguida de la generación de respuestas mediante IA.
Por otro lado, el fine-tuning ofrece una robusta personalización de los modelos para tareas específicas usando conjuntos de datos adicionales. Al ajustar los parámetros del modelo con datos etiquetados relevantes, se logra una mayor precisión y contextualización. Sin embargo, este método demanda más recursos computacionales y tiempo, debido al reentrenamiento necesario.
El enfoque híbrido, que mezcla RAG y fine-tuning, brinda respuestas más precisas y contextuales. Es especialmente beneficioso para empresas que actualizan frecuentemente sus productos, manteniendo los modelos alineados con la información más reciente, sin incurrir en altos costos.
Amazon Web Services (AWS), a través de herramientas como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI, facilita la implementación de estas técnicas. Amazon Bedrock ofrece acceso a una variedad de modelos de base gestionados, soportando RAG de manera nativa, lo que mejora los resultados con información del dominio específico. Además, permite la personalización continua mediante pre-entrenamiento y fine-tuning.
AWS proporciona también un repositorio en GitHub con código listo para usar, permitiendo experimentar y evaluar el rendimiento de estas técnicas adaptadas a necesidades particulares. Esta oportunidad de experimentar con RAG, fine-tuning y enfoques híbridos ofrece a las empresas la posibilidad de seleccionar la estrategia más adecuada para su caso, optimizando su inversión en inteligencia artificial.
En resumen, mientras RAG ofrece resultados competitivos a menor costo, el fine-tuning minimiza la latencia. Las empresas se ven incentivadas a explorar estas técnicas para adaptar sus modelos de manera efectiva y rentable.
