Las organizaciones que buscan implementar modelos de inteligencia artificial generativa están enfrentando desafíos crecientes en la selección adecuada de tecnologías. Tradicionalmente, la elección se ha basado en la precisión, latencia y costo. No obstante, estos criterios resultan insuficientes para abarcar la complejidad que caracteriza el rendimiento real de un modelo.
En este contexto, los modelos de fundación han revolucionado el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, ofreciendo capacidades extraordinarias para interpretar y generar contenido similar al humano. Sin embargo, la creciente diversidad de modelos disponible ha complicado la decisión sobre cuál es el más adecuado para cada aplicación.
Amazon Bedrock ha emergido como una solución eficaz, proporcionando un servicio completamente gestionado que agrupa modelos de fundación de alto rendimiento de las principales compañías del sector a través de una sola API. A pesar de su flexibilidad, este enfoque plantea un desafío significativo: ¿cómo identificar el modelo que maximiza el rendimiento y satisface las restricciones operativas específicas de cada organización?
Investigaciones realizadas con clientes empresariales revelan que frecuentemente los proyectos iniciales de IA generativa optan por modelos basados en pruebas limitadas o en el prestigio del proveedor en lugar de realizar evaluaciones sistemáticas alineadas con las necesidades empresariales. Esta práctica a menudo causa un uso desproporcionado de recursos computacionales, un rendimiento que no se ajusta a las exigencias del caso de uso y costos operativos elevados debido a una gestión inadecuada de los tokens.
Para superar estos problemas, se está introduciendo una metodología de evaluación comprensiva, especialmente optimizada para Amazon Bedrock. Esta metodología integra teorías avanzadas con estrategias de implementación prácticas, permitiendo una selección de modelos más adecuada y eficiente para los científicos de datos y los ingenieros de machine learning.
El nuevo enfoque evalúa el rendimiento de los modelos mediante un marco multidimensional que toma en cuenta la eficacia en tareas específicas, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de inteligencia artificial responsable. Se recomienda un proceso de cuatro fases: ingeniería de requisitos, selección de modelos candidatos, evaluación sistemática del rendimiento y análisis de decisiones.
Conforme las organizaciones progresan en sus iniciativas de inteligencia artificial, es crucial considerar el dinamismo de las necesidades y los avances tecnológicos. La selección de modelos debe ser un proceso continuo y adaptativo, en lugar de un evento aislado, para garantizar un alineamiento óptimo con los desarrollos emergentes en el campo de la inteligencia artificial.
