En el contexto actual, donde empresas y desarrolladores buscan optimizar sus modelos de lenguaje para tareas específicas, la elección entre la personalización del modelo y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se vuelve esencial. Este artículo pretende satisfacer esta necesidad creciente, ofreciendo directrices claras y prácticas sobre cuándo utilizar cada enfoque, facilitando decisiones informadas que se alineen con requisitos y objetivos particulares.
La introducción de los modelos Amazon Nova representa un avance significativo en el ámbito de la inteligencia artificial, brindando nuevas oportunidades para la optimización de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Se presenta un estudio comparativo exhaustivo entre la personalización de modelos y RAG utilizando los últimos modelos de Amazon Nova, en el que se comparten insights valiosos.
La RAG es una técnica que mejora la capacidad de modelos preentrenados al permitirles acceder a fuentes de datos externas específicas de un dominio. Este método combina la recuperación de conocimientos externos con la generación de respuestas, lo que permite a los modelos de lenguaje preentrenados incorporar dinámicamente esta información durante el proceso de generación de respuestas. A diferencia de la personalización, que ajusta los parámetros del modelo para alinearlo con tareas específicas, la RAG utiliza información específica del dominio de manera explícita a través de la recuperación externa.
La RAG es óptima para casos de uso que requieren datos dinámicos o frecuentemente actualizados, tales como preguntas frecuentes en soporte al cliente, información de catálogos de comercio electrónico y sistemas regulatorios. Por otro lado, la personalización brilla en escenarios que demandan una personalización precisa (como chatbots personalizados) y tareas específicas donde la alta precisión es crucial.
Amazon Nova se presenta como una nueva generación de modelos fundamentales, ofreciendo inteligencia de frontera y desempeño costo-efectivo. Los modelos Amazon Nova Pro y Lite son multimodales y destacan en precisión y velocidad, con el Nova Lite optimizado para procesamiento rápido y bajo costo. Estos modelos permiten la integración de flujos de trabajo autónomos con fuentes de conocimiento, así como la personalización para datos textuales y multimodales.
Se diseñó un marco de evaluación comprensivo para evaluar la efectividad de RAG frente a la personalización del modelo. La evaluación se estructura en varias configuraciones: modelo base, modelo base con RAG, personalización del modelo y una combinación de ambos enfoques.
Para aquellos que desean implementar RAG con el modelo base de Amazon Nova, se describen los pasos necesarios para crear una base de conocimientos dentro de Amazon Bedrock. Asimismo, se ofrecen instrucciones detalladas sobre cómo afinar un modelo de Amazon Nova utilizando la API de Amazon Bedrock. Este proceso simplificado incluye la creación de trabajos de afinación y la configuración de hiperparámetros, permitiendo a los usuarios obtener un modelo personalizado que se adapte mejor a sus necesidades.
La evaluación también abarca un marco de múltiples juicios de LLM para mitigar sesgos individuales, utilizando modelos como Claude Sonnet de Anthropic y Llama de Meta. Los resultados mostraron que tanto la personalización como RAG mejoraron significativamente la calidad de las respuestas generadas en comparación con el modelo base. La combinación de ambos enfoques resultó en mejoras aún mayores en la calidad de respuesta, especialmente en tareas específicas.
Adicionalmente, se evaluaron las implicaciones de latencia y el uso de tokens, revelando que la personalización no solo reduce la latencia significativamente, sino que también mejora la alineación del tono y estilo de las respuestas generadas con los datos de entrenamiento. Estos hallazgos sugieren que la personalización del modelo puede ofrecer un mayor valor en contextos que requieren respuestas ajustadas a un estilo o tono particular.
Para concluir, se recomienda considerar una combinación de personalización y RAG para maximizar el rendimiento en tareas de preguntas y respuestas, aprovechando los beneficios de ambas estrategias.
vía: AWS machine learning blog
