En una reciente presentación liderada por Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional en Capital One, se exploró en profundidad la optimización del rendimiento y calidad de salida de la inteligencia artificial generativa. Esta iniciativa busca impactar positivamente tanto a clientes como a empresas mediante la mejora de resultados. La charla se centró en la importancia de los modelos base y los desafíos que estos enfrentan, tales como la variabilidad en la calidad de sus resultados y las temidas «alucinaciones» derivadas de datos de entrenamiento ruidosos.
Godavarthi presentó un enfoque estructurado que incluye cuatro estrategias clave para potenciar el desempeño de los modelos de inteligencia artificial. Estas son: el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la creación de modelos desde cero. Cada una de estas estrategias ofrece distintas ventajas; por ejemplo, el diseño de prompts puede llevar a mejoras rápidas, mientras que el ajuste fino es ideal para adaptaciones especializadas a tareas concretas. La elección de la estrategia más adecuada dependerá del caso de uso particular y la complejidad que este implique.
Este enfoque analítico subraya la necesidad de confrontar los desafíos inherentes a la inteligencia artificial generativa, al tiempo que ofrece soluciones prácticas para maximizar su eficacia en diversas aplicaciones.
