En el actual panorama tecnológico, los modelos de base o Foundation Models (FMs) han revolucionado las capacidades de la inteligencia artificial. Sin embargo, personalizarlos para satisfacer necesidades específicas de una empresa presenta un desafío considerable. Las organizaciones deben encontrar un equilibrio entre el rendimiento del modelo, la eficiencia de costos y la incorporación de conocimientos específicos del dominio. Tres técnicas emergen como soluciones clave en este contexto: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el fine-tuning y un enfoque híbrido que reúne lo mejor de ambos métodos.
La técnica de RAG se distingue por su capacidad para mejorar los modelos de IA conectándolos con fuentes de conocimiento externas. Por ejemplo, un chatbot utilizado en atención al cliente puede acceder a bases de datos actualizadas para ofrecer respuestas precisas y pertinentes sobre productos. Este proceso combina la recuperación de información con la generación de respuestas adaptadas a las consultas específicas de los usuarios.
En cuanto al fine-tuning, esta técnica proporciona una personalización más profunda de los FMs al utilizar conjuntos de datos adicionales para reentrenar el modelo. Aunque este método garantiza respuestas más precisas y contextualizadas, también requiere una inversión considerable en recursos computacionales y tiempo, ya que implica un reentrenamiento del modelo.
El enfoque híbrido, por otro lado, combina las ventajas de RAG y el fine-tuning, brindando respuestas de alta precisión y contexto. Este método es ideal para empresas que actualizan constantemente sus productos y necesitan mantener su modelo alineado con la información más reciente, todo ello sin incurrir en los altos costos de un reentrenamiento continuo.
Amazon Web Services (AWS) se ha posicionado como un actor relevante al ofrecer herramientas como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI, que facilitan la implementación de estas técnicas. Con Amazon Bedrock, las empresas tienen acceso a una amplia gama de FMs gestionados, además del soporte nativo para RAG, lo que permite mejorar el rendimiento del modelo utilizando información de dominio específica. Asimismo, ofrece opciones para personalización continua mediante pre-entrenamiento y fine-tuning.
Para facilitar la adopción de estas técnicas, AWS proporciona un repositorio en GitHub con código listo para ser utilizado, permitiendo a las organizaciones probar y evaluar cuál de las técnicas se adapta mejor a sus necesidades específicas. Esta capacidad de experimentar con RAG, el fine-tuning y enfoques híbridos permite a las empresas optimizar sus inversiones en inteligencia artificial de forma efectiva.
En resumen, mientras que RAG es una opción económica que ofrece resultados competitivos, el fine-tuning destaca por reducir la latencia en las respuestas. Las empresas se ven incentivadas a explorar estas técnicas para lograr una personalización efectiva y rentable de sus modelos.
