El uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) está adquiriendo una importancia creciente en distintos sectores industriales, pero también plantea desafíos considerables. Uno de los problemas más notables es la inconsistencia en las respuestas que generan. Es común que ante la misma pregunta en diferentes momentos se obtengan respuestas diversas, lo que puede resultar problemático, especialmente en industrias sensibles como la financiera, sanitaria y judicial.
Los LLMs, a pesar de ser herramientas sumamente potentes, operan bajo principios probabilísticos. Esto significa que incluso pequeñas variaciones en las entradas, o la ausencia de cambios, pueden desencadenar resultados inesperados. Además, existe el riesgo de que estos modelos presenten información incorrecta con una confianza que parece convincente, un fenómeno conocido como «alucinaciones». Esto ocurre debido a ruidos e inconsistencias en los datos de entrenamiento, que a menudo carecen de la profundidad necesaria para cumplir tareas específicas.
Para superar estas limitaciones y optimizar el rendimiento de los LLMs, es esencial ir más allá de las configuraciones predeterminadas. Existen diversas estrategias efectivas para mejorar la calidad de salida y el rendimiento de estos modelos. Entre ellas destacan la ingeniería de prompts, la generación aumentada por recuperación, el ajuste fino de modelos existentes y la construcción de modelos desde cero.
La ingeniería de prompts implica formular instrucciones específicas y estructuradas que guíen las respuestas del modelo. Esta técnica es comparable a proporcionar un plan detallado a un neurocirujano, asegurando que se disponga de toda la información necesaria para realizar una tarea específica. Por otro lado, la generación aumentada por recuperación (RAG) combina un componente que busca datos relevantes con otro que integra esta información, mejorando la calidad de la respuesta generada, especialmente en contextos donde la información cambia frecuentemente.
Implementar estas estrategias es crucial para transformar el potencial de los LLMs en un desempeño real y eficaz. Con el enfoque adecuado, es posible convertir estos modelos generalistas en especialistas, equipándolos con las herramientas y el contexto adecuados para ofrecer resultados superiores.
