Las organizaciones que buscan implementar modelos de fundación para inteligencia artificial generativa enfrentan un desafío cada vez más complejo debido a la expansión del panorama de modelos disponibles. Tradicionalmente, la elección de estos modelos se basa en tres factores principales: precisión, latencia y costo. Sin embargo, depender únicamente de estos criterios puede simplificar en exceso la complejidad inherente a los modelos de IA, llevándolos a decisiones subóptimas.
Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado, facilita a las empresas la integración de modelos de alto rendimiento a través de una única API. A pesar de su flexibilidad, las organizaciones deben decidir cuál modelo se adapta mejor a sus necesidades específicas. Este desafío se ve magnificado por la tendencia de elegir modelos basados en pruebas manuales limitadas o en la reputación del proveedor, en oposición a una evaluación exhaustiva alineada con los requisitos del caso de uso específico.
Las investigaciones han mostrado que estas prácticas pueden resultar en el uso ineficiente de recursos computacionales, rendimiento subóptimo y costos operativos elevados. Por ello, se propone una metodología de evaluación optimizada para implementaciones en Amazon Bedrock. Esta metodología proporciona un marco multidimensional para la evaluación de modelos, considerando factores como la eficacia en tareas específicas, características arquitectónicas y atributos de inteligencia artificial responsable.
El proceso de selección recomendado consta de cuatro fases: la ingeniería de requisitos, la selección de modelos candidatos, la evaluación sistemática del rendimiento y el análisis de decisiones. Con esto, los científicos de datos y los ingenieros de machine learning pueden tomar decisiones más informadas y alineadas con los objetivos del negocio.
Conforme las organizaciones avanzan en el ámbito de la inteligencia artificial, es esencial que mantengan una capacidad de adaptación a los cambios y avances tecnológicos. La elección de modelos no debe considerarse un proceso estático, sino uno que evoluciona y se adapta continuamente a los desarrollos en inteligencia artificial.
