En una reciente sesión dirigida por Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional de Capital One, se discutió la optimización del rendimiento y la calidad de salida de la inteligencia artificial generativa, teniendo como objetivo principal mejorar los resultados tanto para los clientes como para las empresas. La charla se centró en la importancia de los modelos base y los retos asociados a ellos, como la variabilidad en la calidad de los resultados y las «alucinaciones» ocasionadas por datos de entrenamiento ruidosos.
Godavarthi presentó cuatro estrategias clave para mejorar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial: el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la construcción de modelos desde cero. Cada una de estas estrategias ofrece ventajas específicas. Por ejemplo, el diseño de prompts permite mejoras rápidas en la calidad de salida, mientras que el ajuste fino permite adaptaciones especializadas para tareas concretas.
La elección de la estrategia adecuada depende del caso de uso particular y de la complejidad del problema que se quiere abordar. Este enfoque analítico destaca la necesidad de enfrentar los problemas inherentes a la inteligencia artificial generativa y proporciona soluciones prácticas para maximizar su efectividad en diversas aplicaciones.
