En el dinámico campo de la inteligencia artificial, la personalización de modelos y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) están ganando terreno como soluciones avanzadas para optimizar modelos de lenguaje en tareas específicas. En un momento en que empresas y desarrolladores buscan maximizar la eficiencia y efectividad de sus modelos, conocer cuándo apostar por la personalización o por RAG se vuelve crucial.
En este contexto, Amazon ha introducido sus nuevos modelos Nova, un salto cualitativo en el ámbito de la inteligencia artificial que abre nuevas posibilidades para la optimización de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Un reciente estudio comparativo ofrece una detallada evaluación de estos métodos, destacando los puntos fuertes de cada enfoque y ofreciendo orientaciones valiosas para su implementación.
La RAG se presenta como una técnica innovadora que potencia los modelos preentrenados al permitirles acceder a bases de datos externas específicas de un sector. Contrariamente a la personalización, que modifica los parámetros del modelo para realizar tareas concretas, la RAG integra información externa de forma explícita, lo cual es ideal para casos que requieren un flujo constante de datos actualizados, como el soporte al cliente o políticas regulatorias.
Por su parte, la personalización es especialmente potente en escenarios donde se necesita precisión y adaptación a tareas muy concretas. Este método es preferido en el desarrollo de chatbots altamente personalizados y en aplicaciones donde la exactitud es primordial.
La serie de modelos Amazon Nova presenta dos variantes, Pro y Lite, ambas destacando por su capacidad multimodal y eficiencia en costo y tiempo. Nova Lite, en particular, está diseñado para un procesamiento rápido, permitiendo una eficiente integración de flujos de trabajo autónomos y personalización de datos tanto textuales como multimodales.
El estudio evaluó la efectividad de RAG y de la personalización en diferentes escenarios, usando un marco de evaluación comprensivo organizado en múltiples configuraciones: modelo base, modelo base con RAG, personalización, y una combinación de ambos. Las conclusiones reflejan mejoras notables en la calidad de las respuestas generadas con respecto al modelo base, especialmente cuando se combinan ambos enfoques.
Para quienes busquen implementar la RAG con el modelo de Amazon Nova, el estudio ofrece un recorrido detallado sobre la creación de una base de conocimientos en Amazon Bedrock. También proporciona instrucciones detalladas sobre cómo afinar un modelo de Nova mediante la API de Amazon Bedrock, un proceso completo que abarca la definición de trabajos de afinación y la configuración de hiperparámetros.
La investigación también analizó la latencia y el uso de tokens, descubriendo que la personalización puede reducir significativamente la latencia al tiempo que alinea mejor el tono y estilo de las respuestas con los datos de entrenamiento. Esto indica que ajustar un modelo a un estilo particular puede ofrecer un valor añadido en escenarios que demandan este tipo de personalización.
En conclusión, para maximizar el rendimiento en tareas de preguntas y respuestas, es recomendable considerar una combinación de personalización y RAG, aprovechando las ventajas que cada estrategia ofrece.
