Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han demostrado su excepcional capacidad en el procesamiento del lenguaje, aunque siguen enfrentando limitaciones debido a los datos de entrenamiento estáticos. Con el creciente interés de las industrias en una inteligencia artificial más adaptativa para la toma de decisiones, la integración de herramientas y APIs externas se ha vuelto esencial. Esto ha llevado al desarrollo de flujos de trabajo autónomos, donde los sistemas de IA pueden planificar, ejecutar y refinar tareas de manera independiente. El uso preciso de herramientas es fundamental para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa en estos agentes autónomos.
Recientemente, se presentaron los modelos Amazon Nova durante el evento AWS re:Invent en diciembre de 2024. Estos modelos, optimizados para ofrecer un rendimiento excepcional a bajo costo, incluyen variantes como Micro, Lite y Pro, cada una diseñada para diferentes necesidades de uso. Los modelos de Amazon Nova permiten la conexión con herramientas o servicios externos a través de «llamadas a herramientas», ampliando las capacidades de los LLMs al permitirles acceder a datos en tiempo real y ejecutar cálculos específicos del dominio.
Para implementar estos modelos, se utiliza la consola de Amazon Bedrock y APIs como Converse e Invoke, lo que permite a los desarrolladores afinar los modelos con datos multimodales o texto, mejorando la precisión y eficiencia en la utilización de herramientas. El correcto uso de herramientas en LLMs implica la selección adecuada de la herramienta y la extracción de los argumentos necesarios para su funcionamiento.
Además, se desarrolló un conjunto de datos sintético para facilitar la llamada a herramientas, estructurado en pares clave-valor que definen consultas, el recurso necesario para responder y posibles restricciones. A partir de un conjunto de entrenamiento de 560 preguntas y 120 preguntas de prueba, se generaron ejemplos para evaluar la precisión y eficacia en el uso de herramientas.
Tras la preparación del conjunto de datos, se inició un proceso de ajuste fino utilizando técnicas de personalización para adaptar los modelos a tareas específicas. Los resultados, hasta ahora, muestran mejoras significativas en la precisión de llamada a herramientas y en la argumentación, destacando que estos modelos ligeros pueden ser competidores fuertes en aplicaciones donde la precisión es crítica.
En resumen, la innovación en la integración de herramientas y la personalización de modelos mediante plataformas como Amazon Nova y Amazon Bedrock está revolucionando cómo las empresas emplean la inteligencia artificial para abordar problemas complejos y mejorar la eficiencia operativa.
