Los grandes modelos lingüísticos (LLM) destacan en conocimientos generales, pero tienen dificultades con las necesidades específicas de las empresas. El ajuste fino salva esta brecha mediante una interacción mejorada y la adaptación al dominio. La plataforma sin código de Inbenta hace que estas estrategias sean accesibles, permitiendo a las empresas adaptar las soluciones de IA a sus necesidades específicas. Esta personalización no consiste únicamente en mejorar la IA, sino en crear una IA que realmente sirva a sus objetivos empresariales.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son innegablemente potentes. Entrenados con grandes cantidades de datos (literalmente, la amplitud de Internet), hablan con fluidez sobre una amplia gama de temas. Hágales una pregunta y seguro que le responderán con precisión.
Sin embargo, cuando se trata de aplicar estos conocimientos a los datos, proyectos o necesidades empresariales específicas de su empresa, estos modelos tienen dificultades. Al fin y al cabo, son generalistas por diseño.
Construir un puente
Aquí es donde encaja el ajuste fino. Es un puente entre lo genérico y lo específico.
El perfeccionamiento implica dos estrategias principales. La primera, mejorar la interacción, se centra en plantear mejores preguntas al modelo. Esto se consigue mediante preguntas cuidadosamente elaboradas y enriquecidas con un contexto detallado. Reforzando estas interacciones con conocimientos localizados y estableciendo barreras precisas para minimizar los errores, puede guiar a los LLM para que produzcan resultados más precisos y más relevantes para el caso de uso de su empresa.
La segunda estrategia, la adaptación al dominio, consiste en reimaginar el propio modelo. Esto significa superponer un conjunto de instrucciones especializado y específico del dominio sobre el modelo existente, reentrenándolo de forma efectiva. Este enfoque puede implicar LLM de código abierto o configuraciones de alojamiento personalizadas, creando un modelo a medida que comprenda en profundidad los matices de su sector. Con el aprendizaje por refuerzo a partir de la información humana (RLHF), cualquier aportación de los agentes humanos se convierte en potentes datos didácticos que mejoran la aplicabilidad del modelo a sus necesidades específicas.
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La ventaja Inbenta
Lo que hace que Inbenta destaque no son sólo estos enfoques, sino la facilidad con la que pueden aplicarse. Ofrecemos una plataforma única en la que ambas estrategias cobran vida a la perfección. Se trata de un entorno sin código, lo que significa que cualquiera -desde principiantes en IA hasta expertos en tecnología- puede experimentar e identificar qué combinación de ajustes resulta más útil para su negocio. Esta facilidad de uso acelera la toma de decisiones y la implantación, haciendo que las soluciones de IA a medida estén disponibles más rápido que nunca.
Aunque el ajuste fino aumenta significativamente el rendimiento de los LLM al adaptarlos a su dominio específico, debe llevarse a cabo con una comprensión cuidadosa de las limitaciones de su negocio y de los resultados que está buscando. La IA generativa no es una panacea; funciona mejor cuando se alinea adecuadamente con los objetivos estratégicos de su organización.
En esencia, el ajuste no consiste solo en mejorar un modelo de IA. Se trata de crear una experiencia personalizada que haga que la IA realmente funcione para su empresa, ya sea reduciendo los tiempos de consulta de los clientes, mejorando la información basada en datos o mejorando sus operaciones.
A medida que la IA siga evolucionando, los ganadores serán los que sepan adaptarla a su propio contexto y navegar por el complejo panorama de las posibles soluciones. El perfeccionamiento no consiste solo en hacer más inteligente un modelo, sino en hacerlo propio.
En resumen:
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- Los grandes modelos lingüísticos (LLM) poseen amplios conocimientos, pero a menudo carecen de un contexto empresarial específico.
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- El ajuste es crucial para adaptar los LLM a las necesidades y ámbitos empresariales específicos
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- El enfoque de Inbenta combina dos métodos clave de ajuste: mejorar el contexto de la consulta y mejorar la comprensión específica del dominio
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- La plataforma admite LLM cerrados y de código abierto, lo que aporta flexibilidad y adaptabilidad.
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- El enfoque de Inbenta permite una rápida experimentación e implantación sin necesidad de grandes conocimientos técnicos.
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- El perfeccionamiento con Inbenta ayuda a las empresas a aprovechar todo el potencial de los LLM adaptados a sus necesidades específicas
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