Las organizaciones que exploran modelos de fundación en inteligencia artificial suelen enfocarse principalmente en tres aspectos: precisión, latencia y costo. Aunque estas dimensiones son un buen punto de partida, simplifican excesivamente la complejidad de factores que realmente influyen en el rendimiento de un modelo. Los modelos de fundación han revolucionado la forma en que las empresas desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial generativa, ofreciendo capacidades sin precedentes para comprender y generar contenido similar al humano. Sin embargo, a medida que el abanico de modelos se expande, elegir el adecuado para cada aplicación se convierte en un desafío.
Amazon Bedrock emerge como un servicio completamente gestionado que ofrece una selección de modelos de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial mediante una única API. A pesar de los beneficios de esta flexibilidad, surge una pregunta crítica: ¿qué modelo proporcionará el mejor rendimiento para una aplicación específica sin comprometer las limitaciones operativas?
Investigaciones con clientes empresariales indican que muchos proyectos iniciales de inteligencia artificial generativa eligen modelos basándose en pruebas manuales limitadas o en la reputación del proveedor, en lugar de seguir una evaluación sistemática ajustada a las necesidades del negocio. Este enfoque a menudo resulta en un uso excesivo de recursos computacionales, rendimientos subóptimos debido a una desalineación entre las fortalezas del modelo y los requisitos del caso de uso, y costos operativos elevados por un uso ineficiente de los tokens.
Para enfrentar estos retos, se propone una metodología de evaluación comprensiva optimizada para implementaciones de Amazon Bedrock. Esta metodología combina marcos teóricos con estrategias prácticas, permitiendo a científicos de datos e ingenieros de machine learning tomar decisiones óptimas en la selección de modelos.
El rendimiento de los modelos se evalúa mediante 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 sugiere un enfoque en cuatro fases: la ingeniería de requisitos, la selección de modelos candidatos, la evaluación sistemática del rendimiento y el análisis de decisiones.
Conforme las organizaciones avanzan en sus esfuerzos de inteligencia artificial, es fundamental considerar las necesidades cambiantes y los avances tecnológicos. Así, la selección de modelos debe ser un proceso evolutivo, ajustándose a nuevos desarrollos en el campo de la inteligencia artificial.
