En el contexto actual de la inteligencia artificial generativa, se observa un incremento constante en la aparición de nuevos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), cada uno con características distintas. Entre estos, Amazon Nova se destaca por su inteligencia avanzada y su rendimiento costo-efectivo, disponible exclusivamente a través de Amazon Bedrock. Desde su lanzamiento en 2024, se ha evidenciado un movimiento considerable de practicantes de IA que están migrando sus cargas de trabajo a este novedoso modelo.
La migración entre diferentes modelos de fundación presenta desafíos, especialmente cuando las indicaciones desarrolladas para modelos previos no son efectivas al ser aplicadas en Amazon Nova. Para abordar este reto, Amazon Bedrock ha desarrollado una herramienta que permite la optimización automática de prompts, ajustándolos a los estándares del modelo Nova. Garantizar que el rendimiento post-migración sea igual o superior al anterior es esencial, requiriendo una evaluación meticulosa del modelo, así como de la performance de los prompts.
El proceso de migración se estructura en cuatro pasos: evaluar el modelo original, recoger métricas de rendimiento, actualizar los prompts de manera automática, y realizar pruebas que verifiquen el rendimiento en el entorno de producción. Además, se introduce una metodología de optimización de prompts que permite refinar y mejorar la interacción con los modelos.
Este enfoque, que incluye una optimización consciente de los datos, ha demostrado mejoras significativas. En el caso de Amazon Nova Lite, el rendimiento del modelo aumentó de un 77.75% a un 83.25%, y con el uso de un optimizador, la precisión se incrementó al 87.75%. Estas mejoras evidencian la eficacia de un enfoque iterativo que no solo maximiza el rendimiento del modelo, sino que también es aplicable a otros procesos de migración de LLMs.
Las lecciones obtenidas de esta implementación subrayan la importancia de utilizar conjuntos de datos de alta calidad, métricas adecuadas, y un enfoque iterativo en la optimización para maximizar el rendimiento del modelo. Este esquema se presenta como una solución robusta para mejorar las capacidades de inteligencia artificial generativa en diversas organizaciones.
