Amazon ha lanzado un nuevo producto, Amazon Bedrock, que promete revolucionar el uso de inteligencia artificial generativa para empresas gracias a sus variadas técnicas de personalización de modelos. Este avance se detalla en una serie de publicaciones en el blog de AWS, donde se exploran las capacidades de Bedrock para construir aplicaciones de IA generativa seguras y adaptadas a las necesidades específicas del cliente.
Los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) están transformando la manera en que las empresas utilizan la inteligencia artificial, permitiéndoles repensar sus procesos fundamentales. Entrenados con enormes cantidades de datos, estos modelos son capaces de comprender y generar respuestas relevantes en distintos ámbitos, desde resumir contenido hasta responder preguntas. Sin embargo, se ha observado que aunque los LLM preentrenados son muy efectivos al analizar grandes volúmenes de datos, a menudo carecen del conocimiento especializado necesario para abordar desafíos empresariales específicos.
La personalización es la clave para desbloquear el potencial transformador de los LLM. Amazon Bedrock proporciona un conjunto de herramientas potente y exhaustivo para transformar tu IA generativa de una solución «talla única» a una que esté meticulosamente adaptada a necesidades particulares. Esta personalización incluye técnicas diversas como la Ingeniería de Prompts, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), y el ajuste fino y continuado del pre-entrenamiento.
Por ejemplo, la empresa Thomson Reuters ha tenido resultados positivos con Claude 3 Haiku, pero espera obtener aún mejores resultados mediante la personalización. Joel Hron, Director de Tecnología de Thomson Reuters, expresó su entusiasmo por afinar el modelo de Claude 3 Haiku en Amazon Bedrock para mejorar las soluciones impulsadas por Claude, optimizando la precisión y velocidad de los resultados basados en su experiencia industrial.
De igual manera, Buy with Prime utiliza las capacidades de personalización basadas en RAG de Amazon Bedrock para mejorar la eficiencia. Han lanzado una solución de chatbot en fase beta, capaz de manejar consultas de soporte de producto, que se beneficia de datos personalizados para ofrecer una experiencia de usuario segura y confiable.
En el blog también se exploran las tres técnicas principales para personalizar los LLM en Amazon Bedrock. En la Ingeniería de Prompts, los modelos son guiados mediante prompts cuidadosamente diseñados para generar respuestas deseadas. La Generación Aumentada por Recuperación permite a los modelos consultar bases de conocimiento externas antes de generar una respuesta, mejorando así la precisión y relevancia. Por último, la personalización del modelo permite ajustar modelos preentrenados para tareas o dominios específicos, optimizando su desempeño para necesidades particulares.
En el reciente AWS New York Summit, se anunciaron capacidades adicionales para las bases de conocimiento en Bedrock y técnicas avanzadas de ajuste fino para modelos como el Claude 3 Haiku de Anthropic. Estas nuevas características permiten acceder a datos de diversas fuentes y mejorar la precisión de las aplicaciones basadas en RAG.
La personalización de modelos en Amazon Bedrock es un proceso que permite adaptar modelos de lenguaje preentrenados a tareas específicas mediante el uso de datos etiquetados y no etiquetados. Este enfoque ayuda a mejorar el rendimiento del modelo sin necesidad de grandes recursos computacionales.
En resumen, la personalización es esencial para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial generativa. Amazon Bedrock ofrece una variedad de técnicas para adaptar los modelos de lenguaje grandes a las necesidades empresariales específicas, permitiendo a las organizaciones resolver problemas de manera más efectiva.
