En una reciente sesión focalizada en la inteligencia artificial generativa, Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional de Capital One, destacó la importancia de optimizar el rendimiento y la calidad de salida de estos modelos. Con la finalidad de elevar los resultados para clientes y empresas, Godavarthi se enfocó en los modelos base y los desafíos que enfrentan, tales como la variabilidad en la calidad de los resultados y las «alucinaciones» causadas por datos de entrenamiento inexactos.
Godavarthi presentó cuatro estrategias cruciales para potenciar los modelos: el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la construcción de modelos desde cero. Cada método tiene ventajas únicas. El diseño de prompts puede lograr mejoras rápidas, mientras que el ajuste fino ofrece adaptaciones especializadas para tareas específicas. La efectividad de cada estrategia depende del caso de uso y su complejidad.
Este análisis evidencia la necesidad de resolver las problemáticas inherentes a la inteligencia artificial generativa y proporciona soluciones prácticas para maximizar su efectividad en diversas aplicaciones.
