Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han demostrado ser excepcionales en el procesamiento del lenguaje, pero su capacidad se ve limitada por datos de entrenamiento estáticos. A medida que las industrias exigen una inteligencia artificial más adaptativa para la toma de decisiones, la integración de herramientas y APIs externas se ha vuelto esencial. Esto ha conducido a la evolución de los flujos de trabajo autónomos, donde los sistemas de IA pueden planificar, ejecutar y refinar tareas de manera autónoma. El uso preciso de herramientas es fundamental para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa de estos agentes autónomos.
Recientemente, se han introducido los modelos Amazon Nova en el AWS re:Invent de diciembre de 2024, optimizados para ofrecer un rendimiento excepcional a un bajo costo. Esta serie incluye variantes como Micro, Lite y Pro, cada una adaptada a diferentes necesidades de uso. Los modelos de Amazon Nova permiten la conexión con herramientas o servicios externos mediante lo que se conoce como «llamadas a herramientas». Esta integración expande enormemente las capacidades de los LLMs, permitiéndoles acceder a datos en tiempo real y realizar cómputos específicos del dominio.
Para la implementación de estos modelos, se utiliza la consola de Amazon Bedrock y APIs como Converse e Invoke. Esto permite a los desarrolladores afinar los modelos con datos multimodales o texto, aumentando la precisión y eficiencia en la utilización de herramientas. El uso correcto de herramientas en LLMs implica seleccionar adecuadamente la herramienta y extraer los argumentos necesarios para su funcionamiento.
Un dataset sintético fue creado para facilitar la llamada a herramientas, estructurado en pares clave-valor que definen consultas, el recurso necesario para responder y posibles restricciones. De un conjunto de entrenamiento de 560 preguntas y 120 preguntas en el conjunto de prueba, se desarrollaron ejemplos que ayudaron a evaluar la precisión y la efectividad de las herramientas.
Tras la preparación del dataset, se emprende un proceso de ajuste fino utilizando técnicas de personalización que permite adaptar los modelos a tareas específicas. Los resultados hasta ahora muestran mejoras significativas en la precisión de llamada a herramientas y en la argumentación, destacando que estos modelos ligeros pueden ser competidores fuertes en aplicaciones donde la precisión es crítica.
En resumen, la innovación en la integración de herramientas y la personalización de modelos a través de plataformas como Amazon Nova y Amazon Bedrock están revolucionando cómo las empresas utilizan la inteligencia artificial para abordar problemas complejos y mejorar la eficiencia operativa.
