Escalar la IA generativa con opciones de modelos flexibles

Esta serie de blogs desmitifica la IA generativa empresarial para los líderes de negocios y tecnología. Proporciona marcos simples y principios rectores para su recorrido transformador con la inteligencia artificial (IA). En el blog anterior, analizamos el enfoque diferenciado de IBM para ofrecer modelos de nivel empresarial. En este blog, profundizamos en por qué las opciones de modelos fundacionales son importantes y cómo permiten a las empresas escalar la IA generativa con confianza.

En el dinámico mundo de la IA generativa, los enfoques únicos para todos son inadecuados. A medida que las compañías se esfuerzan por aprovechar el poder de la IA, contar con un abanico de opciones de modelos a su disposición es necesario para:

• Estimular la innovación: una paleta diversa de modelos no solo fomenta la innovación al aportar fortalezas distintas para abordar una amplia gama de problemas, sino que también permite a los equipos adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio y a las expectativas de los clientes.
• Personalización para obtener una ventaja competitiva: una amplia gama de modelos permite a las empresas adaptar las aplicaciones de IA a requisitos específicos, lo que les proporciona una ventaja competitiva. La IA generativa se puede ajustar para tareas específicas, ya sea para aplicaciones de chat que responden preguntas o para escribir código que genere resúmenes rápidos.
• Acelere el tiempo de comercialización: en el acelerado entorno empresarial actual, el tiempo es esencial. Una cartera diversa de modelos puede acelerar el proceso de desarrollo, lo que permite a las empresas introducir rápidamente ofertas impulsadas por IA. Esto es especialmente crucial en la IA generativa, donde el acceso a las últimas innovaciones proporciona una ventaja competitiva fundamental.
• Manténgase flexible ante el cambio: las condiciones del mercado y las estrategias comerciales evolucionan constantemente. Varias opciones de modelos permiten a las empresas cambiar de forma rápida y eficaz. El acceso a múltiples opciones permite una rápida adaptación cuando se producen nuevas tendencias o cambios estratégicos, manteniendo la agilidad y la resiliencia.
• Optimice los costos en todos los casos de uso: los diferentes modelos tienen diferentes implicaciones de costos. Al acceder a una gama de modelos, las empresas pueden seleccionar la opción más rentable para cada aplicación. Si bien algunas tareas pueden requerir la precisión de modelos de alto costo, otras pueden abordarse con alternativas más asequibles sin sacrificar la calidad. Por ejemplo, en la atención al cliente, el rendimiento y la latencia pueden ser más críticos que la precisión, mientras que en recursos y desarrollo, la precisión es más importante.
• Mitigar los riesgos: depender de un único modelo o de una selección limitada puede ser arriesgado. Una cartera diversa de modelos ayuda a mitigar los riesgos de concentración, ayudando a asegurar que las empresas sigan siendo resilientes ante las deficiencias o fracasos de un enfoque específico. Esta estrategia permite la distribución de riesgos y proporciona soluciones alternativas si surgen desafíos.
• Cumplir con las reglamentaciones: El escenario para la IA sigue evolucionando, con consideraciones éticas a la vanguardia. Los diferentes modelos pueden tener diversas implicaciones para la equidad, la privacidad y el cumplimiento. Una amplia selección permite a las empresas navegar por este complejo terreno y elegir modelos que cumplan con los estándares legales y éticos.

Ahora que entendemos la importancia de la selección del modelo, ¿cómo abordamos el problema de la sobrecarga de opciones al seleccionar el modelo adecuado para un caso de uso específico? Podemos desglosar este complejo problema en un conjunto de pasos sencillos que puedes aplicar hoy mismo:

1. Identifique un caso de uso claro: determine las necesidades y requisitos específicos de su aplicación empresarial. Esto implica elaborar instrucciones detalladas que consideren las sutilezas dentro de su industria y negocio para ayudar a garantizar que el modelo se alinee estrechamente con sus objetivos.
2. Enumerar todas las opciones de modelos: evalúe varios modelos en función del tamaño, la precisión, la latencia y los riesgos asociados. Esto incluye comprender las fortalezas y debilidades de cada modelo, como las compensaciones entre precisión, latencia y rendimiento.
3. Evalúe los atributos del modelo: evalúe la idoneidad del tamaño del modelo en relación con sus necesidades, considerando cómo la escala del modelo podría afectar su rendimiento y los riesgos involucrados. Este paso se centra en ajustar el tamaño del modelo para adaptarlo de forma óptima al caso de uso, ya que más grande no es necesariamente mejor. Los modelos más pequeños pueden superar a los más grandes en determinados ámbitos y casos de uso.
4. Opciones del modelo de prueba: realice pruebas para ver si el modelo funciona como se espera en condiciones que imitan escenarios del mundo real. Esto implica utilizar puntos de referencia académicos y conjuntos de datos específicos de dominio para evaluar la calidad de los resultados y ajustar el modelo, por ejemplo, mediante Ingeniería rápida o ajuste de modelos para optimizar su rendimiento.
5. Refine su selección en función del costo y las necesidades de despliegue: Después de las pruebas, refina su elección considerando factores como el retorno de la inversión, la rentabilidad y los aspectos prácticos de desplegar el modelo dentro de sus sistemas e infraestructura existentes. Ajuste la elección en función de otros beneficios, como una menor latencia o una mayor transparencia.
6. Elija el modelo que proporcione el mayor valor: haga la selección final de un modelo de IA que ofrezca el mejor equilibrio entre rendimiento, costo y riesgos asociados, adaptado a las demandas específicas de su caso de uso.

Al seguir una estrategia multimodelo, la biblioteca IBM watsonx ofrece modelos propios, de código abierto y de terceros, como se muestra en la imagen:

Esto proporciona a los clientes una gama de opciones, lo que les permite seleccionar el modelo que mejor se adapte a sus preferencias únicas de negocio, región y riesgo.

Además, watsonx permite a los clientes desplegar modelos en la infraestructura de su elección, con opciones híbridas, multinube y on premises, para evitar el vendor lock-in y reducir el costo total de propiedad.

Las características de los modelos fundacionales se pueden agrupar en 3 atributos principales. Las organizaciones deben comprender que enfatizar demasiado un atributo puede comprometer a los demás. Equilibrar estos atributos es clave para personalizar el modelo para las necesidades específicas de una organización:

1. De confianza: modelos que son claros, explicables e inofensivos.
2. Rendimiento: El nivel correcto de rendimiento para dominios de negocios y casos de uso.
3. Rentable: modelos que ofrecen IA generativa a un menor costo total de propiedad y riesgo reducido.

IBM Granite es una serie insignia de modelos de nivel empresarial desarrollados por IBM® Research. Estos modelos tienen una característica óptima de estos atributos, con un enfoque en la confianza y la confiabilidad, lo que permite a las empresas tener éxito en sus iniciativas de IA generativa. Recuerde, las empresas no pueden escalar la IA generativa con modelos fundacionales en los que no pueden confiar.

IBM watsonx ofrece modelos de IA de nivel empresarial resultantes de un riguroso proceso de refinamiento. Este proceso comienza con la innovación de modelos liderada por IBM, que implica colaboraciones abiertas y capacitación sobre contenido relevante para la empresa en virtud del Código de Ética de IA de IBM para promover la transparencia de los datos.

IBM Investigación ha desarrollado una técnica de ajuste de instrucciones que mejora tanto los modelos de IBM desarrollados como los de código abierto seleccionados con capacidades esenciales para el uso empresarial. Más allá de los puntos de referencia académicos, nuestro conjunto de datos 'FM_EVAL' simula aplicaciones de IA empresarial del mundo real. Los modelos más robustos de esta canalización están disponibles en IBM® watsonx.ai, proporcionar a los clientes modelos fundacionales de IA generativa confiables y de nivel empresarial, como se muestra en la imagen:

• Modelos de código Granite: una familia de modelos entrenados en 116 lenguajes de programación y que varían en tamaño de 3 a 34 mil millones de parámetros, tanto en un modelo base como en variantes de modelo de seguimiento de instrucciones.
• Granite-7b-lab: admite tareas de uso general y se ajusta mediante la metodología de alineación de chatbots (LAB) a gran escala de IBM para incorporar nuevas habilidades y conocimientos.

Pruebe nuestros modelos fundacionales de nivel empresarial en watsonx con nuestra nueva demostración de chat de watsonx.ai. Descubra sus capacidades en resumen, generación de contenido y procesamiento de documentos a través de una interfaz de chat sencilla e intuitiva.