IA Generativa: LLMs, Prompting y cómo transforman las Industrias.
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La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado avances significativos en los últimos años, y uno de los campos más fascinantes es la Generación de Lenguaje Natural (LLN). Dentro de este ámbito, se destacan los Modelos de Lenguaje Generativos (LLMs), que han evolucionado desde versiones base hasta modelos más avanzados que pueden seguir instrucciones específicas.
Modelos de Lenguaje Generativos: Base vs. de Instrucciones
Los Modelos de Lenguaje Generativos (LLMs) son sistemas de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto de manera coherente y contextual. Los LLMs base, como GPT-3, están entrenados para predecir palabras y frases en función de un contexto dado, lo que les permite generar contenido de manera bastante fluida y natural. Estos modelos son capaces de completar oraciones, redactar párrafos y responder preguntas.
Por otro lado, los LLMs de instrucciones van un paso más allá al poder seguir directrices específicas proporcionadas por el usuario. Estos modelos son entrenados para interpretar comandos más precisos y generar resultados que se ajusten a las instrucciones dadas. Este avance permite una interacción más controlada y personalizada con la IA, abriendo la puerta a una amplia gama de aplicaciones prácticas.
Prompting: La Clave de la Interacción Precisa
El "prompting" se ha convertido en un término fundamental en el ámbito de la IA generativa. Se refiere a la acción de proporcionar instrucciones o estímulos específicos a un modelo de lenguaje para obtener una respuesta particular. En el contexto de los LLMs, el prompting permite a los usuarios influir en la salida del modelo de manera controlada y dirigida.
Debido al naciente arte de lograr interactuar con LLMs de una manera adecuada a través de prompts, han venido surgiendo frameworks que ayudan al desarrollo de aplicaciones apalancadas en LLMs. Uno de los mas populares y completos es LangChain, que puede interactuar con LLMs tales como, GPT-OpenAI, GooglePalm, Cohere, Hugging Face, Anthropic, LLaMA, entre otros, así como LLMs customizables. Para consultar todas las posibles integraciones ver https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/. Este framework permite interactuar con LLMs de manera simplificada, a través de una capa de abstracción en la que se incluyen objetos claves como, chains, retrievers y agents. En una próxima entrega profundizaré mas sobre este increible framework.
Para terminar mi breve paso en el contexto de prompting, vale la pena contarles, que a pesar de que existe un amplio campo de desarrollo en el arte de “prompt engineering”, en este punto, los mismos LLMs estan siendo entrenados para ser capaces de encontrar prompts mas precisos. Esto es, LLMs como optimizadores, en donde en cada paso de optimización, el LLM genera nuevas soluciones a partir del prompt que contiene soluciones previamente generadas con sus valores, donde luego las nuevas soluciones se evalúan y se agregan al prompt para el siguiente paso de optimización. Puedes dar un vistazo a estos tres articulos para mas info, https://arxiv.org/pdf/2309.03409.pdf, https://arxiv.org/pdf/2309.16797.pdf, https://arxiv.org/pdf/2211.01910.pdf.
Aplicaciones de la IA Generativa en la industria
La IA generativa, con sus LLMs avanzados, ha encontrado un amplio campo de aplicaciones en el ámbito de la industria. Son tantas sus aplicaciones, que listarlas sería una larga tarea. Sin embargo, podríamos nombrar algunas de ellas:
Generación de Contenido Creativo Personalizado: La IA generativa permite la creación de contenido publicitario, mensajes personalizados y diseños creativos que se adaptan a las preferencias individuales, mejorando la efectividad de las estrategias de marketing.
Asistentes Virtuales para el Servicio al Cliente: Los asistentes virtuales basados en IA generativa ofrecen respuestas contextuales y precisas, mejorando la experiencia del cliente y optimizando los recursos de servicio al cliente.
Interacción con fuentes de datos: Te permite realizar consultas sobre tus datos en lenguaje natural. Por ejemplo, puedes decirle “Requiero el consolidado de mis ventas mes a mes en 2023”, esto convierte tu lenguaje natural en una capa de querys que consultan tus datos y dan solución a tu requerimiento. Puedes pensar también en soluciones visuales, como, reportes, dashboards, análisis descriptivos, etc. Estos, entre otros, son solo la punta del iceberg de la gran cantidad de aplicaciones que te permiten el uso del lenguaje natural con tus datos.
Creación Automática de Contenido Multimedia: Genera automáticamente imágenes, videos y otros elementos multimedia personalizados para campañas publicitarias, redes sociales y experiencias de usuario únicas.
Pronóstico Financiero y Modelos Predictivos: En el sector financiero, la IA generativa contribuye al desarrollo de modelos predictivos para pronósticos financieros, análisis de riesgos y decisiones informadas.
Personalización de Experiencias de Aprendizaje en la Educación: Adapta materiales educativos y métodos de enseñanza según las necesidades y estilos de aprendizaje individuales.
Conclusión
La IA generativa, desde sus modelos base hasta los avanzados LLMs de instrucciones, ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología. La capacidad de guiar la generación de texto mediante prompting ha llevado a una nueva era de personalización y aplicación práctica. En el ambito de la industria, estas tecnologías están desempeñando un papel crucial al impulsar la creatividad, mejorar la eficiencia y facilitar la toma de decisiones.
Para terminar, quiero contarles que en Txool estamos a la vanguardia, trabajando día a día en el desarrollo de servicios y productos apalancados en LLMs que nos permiten ofrecer soluciones a nuestras necesidades y a nuestros clientes.
Si quieres saber más del tema, platiquemos oscar.pena@txool.com, soy Oscar Peña, lider del equipo de Soluciones de Información en Txool. Cuento con 12 años de experiencia en Data & Analytics.
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