Las organizaciones que evalúan modelos de fundación en inteligencia artificial suelen centrarse en la precisión, latencia y costo. Sin embargo, estos parámetros pueden simplificar demasiado la complejidad real de factores que afectan el rendimiento de un modelo. Los modelos de fundación han revolucionado el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, permitiendo comprender y generar contenido similar al humano. No obstante, la elección del modelo adecuado se ha vuelto un desafío a medida que el panorama se amplía.
Amazon Bedrock ofrece una solución gestionada que permite seleccionar modelos de fundación de empresas líderes a través de una única API. Aunque esta flexibilidad es ventajosa, plantea la cuestión de cuál modelo ofrecerá el rendimiento óptimo para cada aplicación, respetando las limitaciones operativas.
Investigaciones con clientes empresariales han demostrado que muchas selecciones de modelos iniciales dependen de pruebas limitadas o la reputación del proveedor. Esto puede llevar a un uso ineficiente de recursos, bajo rendimiento y costos operativos elevados.
Para enfrentar estos problemas, se ha desarrollado una metodología de evaluación comprensiva optimizada para Amazon Bedrock. Esta metodología combina teorías y prácticas, ayudando a los científicos de datos e ingenieros a tomar decisiones informadas al seleccionar modelos. Se evalúa el rendimiento mediante un marco multidimensional que analiza eficacia, arquitecturas, operaciones y aspectos de inteligencia artificial responsable.
La metodología propone un enfoque de cuatro fases: ingeniería de requisitos, selección de modelos candidatos, evaluación del rendimiento y análisis de decisiones. A medida que las organizaciones avanzan en inteligencia artificial, es crucial que la selección de modelos evolucione con los avances tecnológicos, siendo un proceso continuo y adaptable.
