#157 Operacionalizar GenAI
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on Wed Sep 06 2023 17:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Jeffrey Lancaster, Darren W Pulsipher,
En este episodio de podcast, el anfitrión Darren Pulsipher, Arquitecto Principal de Soluciones del Sector Público en Intel, discute la puesta en marcha de la IA generativa con el invitado recurrente Dr. Jeffrey Lancaster. Exploran los diferentes modelos de compartición de la IA generativa, incluyendo los modelos públicos, privados y comunitarios. El podcast aborda temas como los modelos de código abierto, la gestión de infraestructura y consideraciones para desplegar y mantener sistemas de IA. También profundiza en la importancia de la creatividad, la personalización y cómo empezar con modelos de IA.
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Explorando diferentes modelos de compartición de IA generativa.
El podcast destaca la variedad de modelos de intercambio para la IA generativa. En un extremo del espectro, están los modelos abiertos donde cualquier persona puede interactuar y contribuir en el entrenamiento del modelo. Estos modelos emplean el aprendizaje por refuerzo, lo que permite a los usuarios ingresar datos y recibir respuestas relevantes. Por otro lado, algunos modelos privados están más restringidos y tienen un acceso limitado. Estos modelos son adecuados para escenarios corporativos donde control y restricción son cruciales.
Sin embargo, existe un enfoque mixto que combina los fundamentos lingüísticos de los modelos abiertos con restricciones y personalización adicionales. Este enfoque permite a las organizaciones beneficiarse de modelos pre-entrenados al mismo tiempo que agregan su propio nivel de control y adaptación. Al ajustar los pesos y las palabras utilizadas en el modelo, las organizaciones pueden personalizar las respuestas para satisfacer sus necesidades específicas sin comenzar desde cero.
Operacionalizar Gen AI en la gestión de infraestructuras.
El podcast profundiza en la operacionalización de la IA generativa en la gestión de infraestructuras. Destaca las ventajas de utilizar modelos de código abierto para desarrollar sistemas especializados que gestionen de manera eficiente nubes privadas. Por ejemplo, uno de los socios mencionados implementó IA generativa para monitorear y optimizar el rendimiento de su infraestructura en tiempo real, lo que permite la resolución proactiva de problemas. Al aprovechar el poder de la IA, las organizaciones pueden mejorar su eficiencia operativa y garantizar el buen funcionamiento de su infraestructura.
Los anfitriones enfatizan la importancia de considerar el tipo y la calidad de los datos ingresados en el modelo y la salida deseada. No siempre es necesario entrenar un modelo con miles de millones de indicadores; un conjunto de datos más pequeño adaptado a necesidades específicas puede ser más efectivo. Al comprender los matices de los datos y los objetivos particulares del sistema, las organizaciones pueden optimizar el proceso de entrenamiento y mejorar el rendimiento general del modelo de IA.
Gestionando y ajustando los sistemas de IA
Gestionar sistemas de inteligencia artificial requiere una toma de decisiones reflexiva y un monitoreo constante. Los anfitriones discuten la importancia de seleccionar la infraestructura adecuada, ya sea basada en la nube, en local o híbrida. Además, la computación en el borde está ganando popularidad, permitiendo que los modelos de IA se ejecuten directamente en dispositivos, reduciendo los tiempos de ida y vuelta de los datos.
El podcast enfatiza la necesidad de experiencia en la instalación y mantenimiento de sistemas de inteligencia artificial (IA). Se requiere talento especializado para diseñar y ajustar modelos de IA con el fin de lograr los resultados deseados. Dependiendo del caso de uso, pueden ser necesarias funcionalidades específicas, como empatía en el servicio al cliente o creatividad en aplicaciones de lluvia de ideas. Es crucial contar con un equipo competente que comprenda las complejidades de los sistemas de IA y pueda garantizar su funcionamiento óptimo.
Además, los modelos de IA requieren un monitoreo y ajuste constantes. Los modelos pueden mostrar un comportamiento indeseable, por lo que es esencial intervenir cuando sea necesario para garantizar resultados adecuados. El podcast diferencia entre problemas de refuerzo, donde los comentarios de los usuarios pueden dirigir el modelo en direcciones potencialmente perjudiciales, y la alucinación, que puede ser aplicada intencionalmente con fines creativos.
Comenzando con modelos de IA
El podcast ofrece consejos prácticos para comenzar con modelos de inteligencia artificial. Los anfitriones sugieren jugar con las herramientas disponibles y familiarizarse con sus capacidades. Registrarse en las cuentas y explorar cómo se pueden usar las herramientas es una excelente manera de obtener experiencia práctica. También recomiendan crear un entorno de prueba dentro de las empresas, que permita a los empleados probar e interactuar con los modelos de inteligencia artificial antes de implementarlos en la producción.
El podcast destaca la importancia de brindar a los modelos de IA suficiente creatividad al tiempo que se mantiene el control y se establecen límites. Las organizaciones pueden encontrar un equilibrio entre la producción creativa y el uso responsable al definir límites y tomar decisiones sobre lo que el modelo debe o no debe aprender de las interacciones.
En conclusión, el episodio del podcast proporciona conocimientos valiosos sobre la operacionalización de la IA generativa, la gestión de la infraestructura y las consideraciones para administrar y ajustar los sistemas de IA. También ofrece consejos prácticos para comenzar a utilizar modelos de IA en entornos personales y profesionales. Al comprender los diferentes modelos de compartición, las necesidades de infraestructura y la importancia de la creatividad y los límites, las organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA para respaldar la transformación digital.