En una reciente sesión encabezada por Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional en Capital One, se discutió la optimización del rendimiento y la calidad de salida en la inteligencia artificial generativa. El objetivo principal de esta charla fue cómo mejorar los resultados para tanto clientes como empresas, destacando la importancia de los modelos base y los desafíos que enfrentan, como la variabilidad en la calidad de los resultados y las «alucinaciones» causadas por datos de entrenamiento ruidosos.
Godavarthi presentó cuatro estrategias clave para potenciar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial: el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la construcción de modelos desde cero. Cada estrategia ofrece sus ventajas específicas. Por ejemplo, el diseño de prompts permite mejoras rápidas y efectivas, mientras que el ajuste fino resulta en adaptaciones más especializadas para tareas concretas. La elección de la estrategia óptima depende del caso de uso particular y de su complejidad.
Este enfoque analítico subraya la necesidad de implementar soluciones para los problemas intrínsecos en la inteligencia artificial generativa, ofreciendo al mismo tiempo métodos prácticos para maximizar su efectividad en distintas aplicaciones.
