Las organizaciones que se embarcan en la evaluación de modelos de inteligencia artificial generativa suelen tomar decisiones basadas en tres dimensiones principales: precisión, latencia y costo. Si bien estos criterios son un buen punto de partida, pueden simplificar en exceso la complejidad de los factores que impactan el rendimiento de un modelo. Los modelos de fundamento están revolucionando el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, ofreciendo capacidades sin precedentes para crear y entender contenido que se asemeja al generado por humanos. Sin embargo, a medida que el número de modelos disponibles se amplía, elegir el más adecuado se convierte en un desafío significativo para las organizaciones.
Amazon Bedrock, un servicio gestionado, brinda una amplia variedad de modelos de alta calidad de empresas líderes en inteligencia artificial mediante una única API. Aunque esta flexibilidad es favorable, trae un dilema importante: ¿cuál modelo optimizará el rendimiento para una aplicación específica y, al mismo tiempo, cumplirá con las limitaciones operativas existentes?
Estudios realizados con clientes han revelado que en muchos proyectos iniciales de inteligencia artificial generativa, la selección de modelos se basa en pruebas limitadas o en la reputación del proveedor, en lugar de seguir un enfoque sistemático acorde a los requisitos del negocio. Esto frecuentemente resulta en una sobrecarga de recursos computacionales, un rendimiento que no cumple con las expectativas debido a la falta de alineación entre las fortalezas del modelo y las necesidades del caso de uso, y costos operativos elevados por el uso ineficiente de tokens.
Para solucionar estos problemas, se ha propuesto una metodología de evaluación integral, optimizada para las implementaciones en Amazon Bedrock. Esta metodología fusiona marcos teóricos con estrategias prácticas que permiten a los científicos de datos y a los ingenieros de machine learning tomar decisiones más informadas sobre la selección de modelos.
El rendimiento de los modelos se evalúa mediante un marco multidimensional que toma en cuenta varios factores críticos, como la efectividad en tareas específicas, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de inteligencia artificial responsable. La metodología sugiere un enfoque en cuatro fases: ingeniería de requisitos, selección de modelos candidatos, evaluación sistemática del rendimiento y análisis de decisiones.
A medida que las organizaciones progresan en sus esfuerzos en inteligencia artificial, es esencial considerar las necesidades changing y los avances tecnológicos. Así, la selección de modelos debe ser vista como un proceso dinámico que evoluciona acorde a los nuevos desarrollos en el campo de la inteligencia artificial.
