Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han demostrado ser excepcionales en el procesamiento del lenguaje, aunque su capacidad se limita por los datos de entrenamiento estáticos. A medida que las industrias demandan inteligencia artificial más adaptativa para la toma de decisiones, la integración de herramientas y APIs externas se ha vuelto esencial. Este avance ha dado lugar a flujos de trabajo autónomos, donde sistemas de IA son capaces de planificar, ejecutar y refinar tareas de manera autónoma. Resulta fundamental el uso preciso de herramientas para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa de estos agentes.
Recientemente, se introdujeron los modelos Amazon Nova en el evento AWS re:Invent de diciembre de 2024, optimizados para ofrecer un rendimiento excepcional a bajo costo. La serie incluye variantes como Micro, Lite y Pro, cada una adaptada a diferentes necesidades de uso. Los modelos Amazon Nova permiten la conexión con herramientas o servicios externos mediante las llamadas «llamadas a herramientas», expandiendo enormemente las capacidades de los LLMs al permitirles acceder a datos en tiempo real y realizar cálculos específicos del dominio.
La implementación de estos modelos se lleva a cabo a través de la consola de Amazon Bedrock y APIs como Converse e Invoke. Esto permite a los desarrolladores afinar los modelos con datos multimodales o texto, aumentando la precisión y eficiencia en la utilización de herramientas. El uso correcto de herramientas en LLMs implica la selección adecuada de la herramienta y la extracción de los argumentos necesarios para su funcionamiento.
Se creó un dataset sintético para facilitar las llamadas a herramientas, estructurado en pares clave-valor que definen consultas, el recurso necesario para responder y posibles restricciones. De un conjunto de entrenamiento de 560 preguntas y 120 en el conjunto de prueba, se desarrollaron ejemplos que ayudaron a evaluar la precisión y efectividad de las herramientas.
Tras la preparación del dataset, se emprende un proceso de ajuste fino utilizando técnicas de personalización que permiten adaptar los modelos a tareas específicas. Los resultados muestran mejoras significativas en la precisión de las llamadas a herramientas y en la argumentación, destacando que estos modelos ligeros pueden ser competidores fuertes en aplicaciones donde la precisión es crítica.
En resumen, la innovación en la integración de herramientas y la personalización de modelos a través de plataformas como Amazon Nova y Amazon Bedrock está revolucionando cómo las empresas utilizan la inteligencia artificial para abordar problemas complejos y mejorar la eficiencia operativa.
