#187 Detalles de GenAI RAG
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on Thu Feb 22 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
En la segunda parte de su entrevista con Eduardo Alvarez, Darren explora el uso de GenAI LLMs y las técnicas de RAG (Generación de Aumento de Recuperación) para ayudar a las organizaciones a aprovechar los últimos avances en IA de manera rápida y rentable.
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Aprovechando las Cadenas de Modelos de Lenguaje
En un panorama donde las tecnologías accesibles son ubicuas, la eficiencia operacional es lo que distingue a una aplicación. Sin embargo, manejar una variedad de tareas con un único modelo de lenguaje no siempre produce resultados óptimos, lo que nos lleva al concepto de cadenas de Modelo de Lenguaje (LM, por sus siglas en inglés).
Las cadenas de LM implican la integración de varios modelos trabajando simultáneamente en un pipeline para mejorar la interacción del usuario con una aplicación. Así como cada tarea exige un enfoque integrador, cada segmento de tu aplicación puede funcionar mejor con un modelo de lenguaje individualizado. De hecho, no existe una política única para todos cuando se trata de modelos de lenguaje. Varias implementaciones del mundo real ya están capitalizando la fuerza de múltiples LMs trabajando en armonía.
Optimización del Sistema y Veracidad de los Datos
La optimización holística del sistema es una parte integral para aprovechar las cadenas de LM. Todo, desde elegir el momento perfecto para implementar un modelo de lenguaje grande hasta seleccionar la arquitectura ideal para la informática, constituye una parte esencial de este proceso. Las decisiones correctas pueden potenciar drásticamente el rendimiento del sistema y mejorar la eficiencia operacional.
La integración de múltiples modelos también abre nuevas vías para la investigación y el desarrollo, particularmente en torno a la veracidad de los datos dentro de dichas configuraciones. Plantea desafíos y oportunidades fascinantes listos para la exploración y el descubrimiento.
Manteniendo Acceso Discreto a la Privacidad de Datos
Al discutir sobre la privacidad de los datos, es esencial entender el equilibrio entre la utilización de bases de datos institucionales más extensas y la preservación de la información privada del usuario. Eduardo sugiere mantener un control discrecional sobre el acceso a la base de datos, asegurando la superioridad operativa y la privacidad de los datos.
Creciente Fusión de IA y Operaciones de Datos Reales
Prediciendo las tendencias futuras, Eduardo anticipa una fusión de datos precisos y operaciones de IA, que se asemejaría a la combinación de excelencia operacional e integración de herramientas por parte de los ingenieros de gestión de configuración en los años ‘90. Esta mezcla se traduce en computación heterogénea distribuida en IA y moldea el futuro de las operaciones de IA.
Pensamientos Finales
La tecnología debería esforzarse invariablemente en simplificar sistemas sin sacrificar el rendimiento o la eficiencia. Una comprensión profunda de las herramientas disponibles es un requisito previo para aprovecharlas con éxito. La incorporación de las cadenas LM en las aplicaciones de IA es un paso en esta dirección, allanando el camino para una experiencia de usuario enriquecida. Nuestra conversación con Eduardo Alvarez subraya la importancia de estas perspectivas para impulsar el intrigante panorama de la IA.