Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se están convirtiendo rápidamente en un punto de inflexión en diversas industrias, ofreciendo a las empresas oportunidades sin precedentes para optimizar las operaciones, aumentar la eficiencia e impulsar la innovación. Desde GPT-4 de OpenAI hasta Llama de Meta y Claude de Anthropic, las potentes plataformas LLM están transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, para aprovechar al máximo el poder de estos modelos, las empresas deben desarrollar estrategias bien pensadas para integrar los LLM a la perfección en sus flujos de trabajo.
Rama Ramakrishnan, profesor de práctica en la Escuela de Administración Sloan del MIT, cree que los LLM son una tecnología transformadora que permite a las empresas crear aplicaciones a una velocidad sin precedentes. En un seminario web reciente, Ramakrishnan describió tres enfoques distintos que las empresas pueden utilizar para aprovechar estos LLM prediseñados para manejar diversas tareas y casos de uso empresarial: Prompting, Recuperación Aumentada de Generación (RAG) y Ajuste Fino de Instrucciones.
1. Prompting: Liberando el Poder de los LLM
El prompting es la forma más directa y accesible de utilización de LLM, que implica simplemente hacer preguntas o dar instrucciones al modelo y recibir una respuesta generada. Este método es particularmente adecuado para tareas que pueden completarse con éxito utilizando el sentido común y el conocimiento cotidiano, sin necesidad de capacitación especializada adicional o experiencia en el dominio.
Ramakrishnan enfatiza que el prompting es particularmente efectivo para ciertos tipos de tareas de clasificación. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría utilizar LLM para analizar los comentarios de los clientes publicados en su sitio web sobre los productos. Al proporcionar las reseñas al LLM e indicarle que identifique posibles deficiencias o características impopulares, la empresa puede obtener información valiosa para informar las decisiones de desarrollo de productos y mejorar la satisfacción del cliente. Este proceso elimina la necesidad de etiquetar y categorizar manualmente las reseñas, ahorrando tiempo y recursos.
En el sector inmobiliario, el prompting se puede utilizar para generar automáticamente descripciones de propiedades. Los agentes inmobiliarios pueden proporcionar al LLM características clave y características destacadas, y generar en segundos descripciones atractivas y persuasivas para atraer a compradores o inquilinos potenciales. Esto permite a los agentes concentrarse en construir relaciones con los clientes y cerrar acuerdos en lugar de dedicar una cantidad significativa de tiempo a la redacción.
En el sector financiero, el prompting se puede utilizar para analizar las tendencias del mercado y generar informes de inversión. Los analistas financieros pueden introducir datos relevantes e información del mercado en el LLM e indicarle que identifique patrones, haga predicciones y genere informes perspicaces. Esto ayuda a los analistas atomar decisiones más informadas y a mantenerse al tanto de los últimos acontecimientos del mercado.
Si bien el prompting es una técnica poderosa, las empresas deben ser conscientes de sus limitaciones. Cuando una tarea requiere un conocimiento altamente especializado o información actual, es posible que el prompting no sea suficiente para proporcionar resultados precisos y relevantes. En estos casos, se pueden utilizar técnicas más avanzadas como RAG y ajuste fino de instrucciones.
2. Recuperación Aumentada de Generación (RAG): Aumentando los LLM con Datos Relevantes
La recuperación aumentada de generación (RAG) es una técnica más avanzada que implica proporcionar al LLM una instrucción o pregunta clara, junto con datos relevantes o información adicional. Este enfoque es particularmente útil para tareas que requieren que el LLM acceda a información actual o conocimiento patentado.
Por ejemplo, un minorista podría utilizar RAG para crear un chatbot de servicio al cliente que pueda responder con precisión a preguntas sobre las políticas de devolución de productos. Al capacitar al chatbot con los documentos de la política de devolución de la empresa, el minorista puede garantizar que los clientes reciban información precisa y actualizada, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo los costos de soporte.
En esencia, RAG reside en su capacidad de aprovechar los motores de búsqueda empresariales tradicionales o las técnicas de recuperación de información para encontrar contenido relevante de grandes colecciones de documentos. Esto permite a las empresas aprovechar grandes depósitos de conocimiento interno y proporcionar al LLM el contexto que necesita para completar la tarea en cuestión.
Los proveedores de atención médica pueden utilizar RAG para ayudar a los médicos a tomar decisiones de diagnóstico y tratamiento. Al proporcionar al LLM el historial del paciente, los resultados de las pruebas y los trabajos de investigación médica, los médicos pueden obtener información valiosa para ayudarlos a determinar el curso de tratamiento más apropiado. Esto puede mejorar los resultados de los pacientes y reducir los errores médicos.
Los bufetes de abogados pueden utilizar RAG para ayudar a los abogados con la investigación y la redacción de informes. Al proporcionar al LLM jurisprudencia, estatutos y artículos jurídicos relevantes, los abogados pueden encontrar rápidamente la información que necesitan para respaldar su caso. Esto puede ahorrar tiempo y esfuerzo a los abogados y permitirles concentrarse en otros aspectos importantes del caso.
Para aprovechar al máximo el prompting y RAG, las empresas deben ayudar a sus empleados a desarrollar habilidades de ingeniería de prompts. Un enfoque eficaz es el prompting de “cadena de pensamiento”, donde los usuarios instruyen al LLM para que “piense paso a paso”. Este enfoque a menudo produce resultados más precisos, ya que anima al LLM a descomponer tareas complejas y razonar de forma metódica.
Ramakrishnan enfatiza la necesidad de cautela en la ingeniería de prompts para garantizar que las respuestas proporcionadas por el LLM sean realmente lo que estamos buscando. Al elaborar cuidadosamente los prompts y proporcionar un contexto relevante, las empresas pueden maximizar la precisión y la relevancia de los resultados proporcionados por el LLM.
3. Ajuste Fino de Instrucciones: Personalizando los LLM para Necesidades Específicas
El ajuste fino de instrucciones es una técnica más avanzada que implica la capacitación adicional del LLM utilizando ejemplos de preguntas y respuestas específicos de la aplicación. Este enfoque es particularmente útil para tareas que involucran terminología y conocimiento específicos del dominio o tareas que son difíciles de describir fácilmente, como el análisis de registros médicos o documentos legales.
A diferencia del prompting y RAG, el ajuste fino de instrucciones implica la modificación del propio modelo. Al capacitar al LLM con datos específicos de la aplicación, las empresas pueden mejorar su precisión y rendimiento en un dominio particular.
Por ejemplo, una organización que intenta crear un chatbot para ayudar con el diagnóstico médico necesitaría recopilar cientos de ejemplos de preguntas y respuestas y proporcionárselos al LLM. Las consultas que contienen detalles del caso del paciente se emparejarían con respuestas médicamente sólidas que incluyen detalles sobre posibles diagnósticos. Esta información capacitaría aún más al LLM y aumentaría la probabilidad de que este proporcione respuestas precisas a las preguntas médicas.
Las instituciones financieras pueden utilizar el ajuste fino de instrucciones para mejorar la precisión de sus sistemas de detección de fraude. Al capacitar al LLM con datos históricos sobre transacciones fraudulentas y no fraudulentas, las instituciones pueden mejorar su capacidad para identificar actividades fraudulentas. Esto puede ayudar a las instituciones a reducir las pérdidas financieras y proteger a sus clientes del fraude.
Las empresas manufactureras pueden utilizar el ajuste fino de instrucciones para optimizar sus procesos de producción. Al capacitar al LLM con datos sobre el proceso de producción, las empresas pueden identificar ineficiencias y mejorar la eficiencia general. Esto puede ayudar a las empresas a reducir costos y aumentar la productividad.
Si bien el ajuste fino de instrucciones es una técnica poderosa, también puede llevar mucho tiempo. Para crear los datos necesarios para capacitar al modelo, algunas empresas pueden optar por utilizar el LLM para generar los datos en sí. Este proceso se conoce como generación de datos sintéticos y puede ser una forma eficaz de reducir los costos y el esfuerzo asociados con el ajuste fino de instrucciones.
Encontrando el Enfoque Correcto para los LLM
A medida que las organizaciones profundizan en los LLM y las aplicaciones de IA generativa, no tienen que elegir entre estos enfoques, sino que deben adoptar una combinación de ellos de diversas formas, según el caso de uso.
Ramakrishnan cree que “el prompting es el más fácil en términos de la cantidad de trabajo, seguido de RAG y luego el ajuste fino de instrucciones. Cuanto más trabajo dediques, mayor será la rentabilidad”.
Al evaluar cuidadosamente sus necesidades y seleccionar el enfoque o la combinación de enfoques LLM más adecuados, las empresas pueden liberar todo el potencial de estas poderosas tecnologías e impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones. A medida que los LLM continúan evolucionando, es esencial que las empresas se mantengan actualizadas con los últimos desarrollos y experimenten con nuevas técnicas para aprovechar al máximo estas tecnologías innovadoras.