Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son una herramienta transformadora gracias a su capacidad para comprender y generar lenguaje humano, y proporcionan numerosos beneficios en diferentes aplicaciones.
Pero debido a su gran versatilidad y a los recursos limitados de los que disponen la mayoría de las organizaciones para emprender nuevos proyectos tecnológicos, puede ser difícil decidir qué casos de uso se beneficiarían más de un proyecto de prototipado de LLMs.
La clave está en identificar aquellos casos de uso que prometan las mayores ganancias con las menos complicaciones posibles. Es decir, habría que seleccionar casos de uso con objetivos bien definidos, que se puedan prototipar en un periodo de tiempo breve y que no requieran una curva de aprendizaje pronunciada o un entrenamiento prolongado de los modelos.
El primer paso, por lo tanto, es fijarse unas metas empresariales claras. Lo primero que necesitas saber es qué quieres conseguir con el prototipado de LLMs: puede ser creación de contenido, traducción de idiomas, análisis de sentimiento, etc. Además, deberías tener objetivos bien definidos que guíen la elección de los casos de uso.
Cómo evaluar casos de uso de LLMs
Algunos casos de uso, como el empleo de chatbots para el servicio de atención al cliente, pueden parecer sencillos y atractivos. Sin embargo, si el diálogo es complicado o hay mucha variabilidad en los idiomas o dialectos que emplean los clientes, el proyecto de prototipado puede presentar contratiempos. Algunas tareas pueden ser adecuadas para los modelos más simples, mientras que otras demandan la sofisticación de los grandes modelos de lenguaje más avanzados.
Otra consideración importante es la disponibilidad y la calidad de los datos para los casos de uso elegidos. Los grandes modelos de lenguaje funcionan mejor con conjuntos de datos amplios y diversos: GPT-4 se ha probado en 1 petabyte de datos de diferentes conjuntos de datos, por ejemplo. Por lo tanto, es importante asegurarse de que los casos de uso que has seleccionado tienen acceso a datos relevantes y bien estructurados. Sin los datos adecuados, incluso los modelos más avanzados serán incapaces de producir buenos resultados.
Una preocupación creciente son las implicaciones éticas y las cuestiones en materia de privacidad asociadas al uso de los grandes modelos de lenguaje automático. Es importante elegir casos de uso para el prototipado que sigan directrices éticas y que no levanten red flags o, mejor aún, que utilicen conjuntos de datos sintéticos que no comprometan la privacidad de los usuarios.
Por último, y para muchas organizaciones, el paso más importante debería ser considerar el impacto potencial de los casos de uso elegidos. Es importante detectar casos de alto impacto, en los que la inversión de tiempo y recursos para crear prototipos de LLMs genere el mayor retorno posible. Esto se puede medir en términos de ahorro de costes o en una mejora en la satisfacción del cliente, por ejemplo.
Convertir el caso de uso de LLM en una realidad
A medida que los grandes modelos de lenguaje evolucionan, surgen nuevos casos de uso viables. Por ello, las organizaciones deben estar dispuestas a aprender nuevas habilidades y a adaptar sus prototipos de LLM en consecuencia. El aprendizaje continuo es clave para maximizar el potencial de los grandes modelos de lenguaje.
Existe la posibilidad de que las empresas quieran explorar estos modelos, pero que no se sientan lo suficientemente seguras como para llevar a cabo tareas de prototipado o selección de casos de uso por sí mismas. En ese caso, recomendamos recurrir a una empresa de servicios de TI.
Al confiar los proyectos de los grandes modelos de lenguaje a expertos, las empresas obtienen acceso a un conjunto de habilidades especializadas que seguramente no encuentren dentro de su organización. Al contar con profesionales con experiencia y flujos de trabajo definidos, se agiliza el proceso de prototipado de LLM, especialmente a la hora de identificar casos de uso prometedores y seleccionar las herramientas más adecuadas.
La experiencia de cada organización con la IA va a ser diferente, por lo que es importante disponer de un servicio de asistencia personalizado que sepa acomodarse a las necesidades específicas del cliente.
Por ejemplo, para hacer crecer las capacidades de una empresa en materia de IA, en NTT DATA hemos desarrollado el AI-Lab Engagement, que proporciona las herramientas y los recursos necesarios para configurar un laboratorio de IA interno, perfecto para el prototipado y la realización de pruebas.
Podemos ayudar en muchas áreas diferentes, que van desde definir los roles del equipo y facilitar una colaboración fluida hasta simplificar la configuración de la nube para hacer pruebas. Nuestros Empowerment Workshops capacitarán a los equipos de científicos de datos con las habilidades que necesitan para aplicar la metodología de prototipado de IA seleccionada y comprender el stack tecnológico.
Podemos dar soporte también en proyectos específicos con nuestra oferta de Project-based Engagement, con la que es posible identificar oportunidades en partes específicas del negocio. Asimismo, si ya hay un caso de uso en mente, en NTT DATA podemos trabajar para transformar ese concepto en un prototipo funcional.
Al contar con un socio con experiencia en el prototipado de grandes modelos de lenguaje, las empresas pueden acelerar el desarrollo y acceder a tecnologías avanzadas que, de otra forma, tendrían dificultades para dominar. Estos beneficios aseguran el éxito en la planificación, el prototipado y la entrega de proyectos de LLM para que la empresa siga siendo competitiva en un panorama en constante evolución.
¿Quieres saber más? Descárgate nuestro informe técnico sobre el prototipado de aplicaciones de los grandes modelos de lenguaje.