Las organizaciones que están evaluando modelos de fundación a menudo se centran principalmente en tres dimensiones: precisión, latencia y costo. Aunque estos parámetros son un buen punto de partida, simplifican en exceso la complejidad de factores que influyen en el rendimiento real de un modelo. Los modelos de fundación han transformado la manera en que las empresas desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial generativa, brindando capacidades sin precedentes para comprender y generar contenido similar al humano. Sin embargo, a medida que el panorama de modelos se expande, las organizaciones enfrentan situaciones complicadas al elegir el modelo adecuado para sus aplicaciones.
Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado, ofrece una selección de modelos de fundación de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial a través de una única API. La flexibilidad de este enfoque, aunque beneficiosa, presenta un reto crítico: ¿cuál modelo ofrecerá el mejor rendimiento para una aplicación específica, al tiempo que cumple con las limitaciones operativas?
Las investigaciones realizadas con clientes empresariales revelan que muchos proyectos iniciales de inteligencia artificial generativa seleccionan modelos basándose en pruebas manuales limitadas o en la reputación del proveedor, en lugar de hacerlo a través de una evaluación sistemática conforme a los requisitos del negocio. Esto con frecuencia resulta en recursos computacionales sobredimensionados, un rendimiento subóptimo debido a la falta de alineación entre las fortalezas del modelo y los requisitos del caso de uso, y costos operativos excesivos por una utilización ineficiente de los tokens.
Para abordar estos desafíos, se propone una metodología de evaluación comprensiva optimizada para las implementaciones de Amazon Bedrock. Esta metodología combina marcos teóricos con estrategias de implementación práctica que permiten a los científicos de datos y a los ingenieros de machine learning tomar decisiones óptimas sobre la selección de modelos.
El rendimiento de los modelos es evaluado a través de un marco multidimensional que considera varios factores críticos, como la eficacia en tareas específicas, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de inteligencia artificial responsable. La metodología recomienda un enfoque de cuatro fases que incluye la ingeniería de requisitos, la selección de modelos candidatos, la evaluación sistemática del rendimiento y el análisis de decisiones.
A medida que las organizaciones avanzan en sus esfuerzos de inteligencia artificial, es fundamental tener en cuenta las necesidades cambiantes y los avances tecnológicos. Así, la selección de modelos no debe ser un ejercicio único, sino un proceso que evoluciona de acuerdo con nuevos desarrollos en el ámbito de la inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
