Impulsando la innovación herramientas clave para mejorar la Inteligencia Artificial generativa en las casas de datos del lago

Potenciando la innovación herramientas clave para mejorar la Inteligencia Artificial generativa en los data lakes domésticos

La próxima ola de IA generativa será más revolucionaria que cualquier innovación tecnológica que haya ocurrido antes en nuestra vida, o tal vez en cualquier vida. – Marc Benioff, CEO de Salesforce

En el panorama actual basado en datos, las organizaciones están constantemente buscando formas innovadoras de obtener valor de sus vastos y en constante expansión conjuntos de datos. Los Data Lakes han surgido como una piedra angular de la arquitectura moderna de datos, proporcionando una base escalable y flexible para almacenar y gestionar diversos tipos de datos. Al mismo tiempo, la Inteligencia Artificial Generativa (IA) ha estado causando sensación, permitiendo que las máquinas imiten la creatividad humana y generen contenido de forma autónoma.

La convergencia de los Data Lake Houses y la IA Generativa abre emocionantes posibilidades tanto para los negocios como para los desarrolladores. Les permite aprovechar al máximo sus recursos de datos creando aplicaciones impulsadas por IA que generan contenido, ideas y soluciones dinámicamente. Sin embargo, navegar por este paisaje dinámico requiere las herramientas y estrategias adecuadas.

En este blog, exploraremos las herramientas y técnicas esenciales que empoderan a los desarrolladores y científicos de datos para aprovechar la sinergia entre estas dos tecnologías transformadoras. 

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A continuación se presentan las capacidades y herramientas básicas necesarias sobre su Data Lake para admitir aplicaciones de IA Generativa:

Base de datos de vectores

La búsqueda vectorial para dotar de fundamento a los Modelos de Lenguaje Amplio (LLMs) mediante la IA generativa es un enfoque de vanguardia destinado a mitigar uno de los desafíos más significativos en la generación de contenido impulsada por IA: alucinaciones. Los LLMs, como el GPT, son notables por su capacidad para generar texto similar al humano, pero a veces pueden producir información incorrecta o engañosa desde un punto de vista factual. Este problema, conocido como alucinación, surge porque los LLMs generan contenido basado en patrones y asociaciones aprendidas de vastos cuerpos de texto, a veces sin una base factual.

La búsqueda vectorial, una técnica poderosa enraizada en el aprendizaje automático y la recuperación de información, juega un papel fundamental en dotar de fundamento a los LLMs al alinear el contenido generado con fuentes confiables, conocimiento del mundo real y precisión factual.

 

Auto ML

AutoML te ayuda a aplicar automáticamente el aprendizaje automático a un conjunto de datos. Tú proporcionas el conjunto de datos e identificas el objetivo de la predicción mientras AutoML prepara el conjunto de datos para el entrenamiento del modelo. AutoML luego realiza y registra un conjunto de pruebas que crean, ajustan y evalúan múltiples modelos.

Puedes agilizar aún más el proceso integrando plataformas de AutoML como Google AutoML o Azure AutoML, que pueden automatizar el proceso de entrenamiento y ajuste de modelos de IA, reduciendo la necesidad de una amplia configuración manual.

Servicio de modelos

El servicio de modelos es el proceso que pone un modelo entrenado a disposición de los usuarios para que puedan hacer predicciones sobre nuevos datos. En el contexto de las aplicaciones de IA generativa en Data Lake Houses, el servicio de modelos desempeña un papel fundamental al permitir que los usuarios generen formatos de texto creativos, traduzcan idiomas y respondan preguntas de manera informativa.

A continuación se muestran algunos de los principales beneficios de utilizar el servicio de modelos en aplicaciones de IA generativa en Data Lake Houses:

• Escalabilidad: Los sistemas de servicio de modelos pueden escalarse para manejar cualquier volumen de tráfico. Esto es importante para las aplicaciones de IA generativa, que pueden ser muy populares y generar mucho tráfico.
• Confiabilidad: Los sistemas de servicio de modelos están diseñados para ser altamente confiables. Esto es importante para las aplicaciones de IA generativa, que deben estar disponibles para los usuarios las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Seguridad: Los sistemas de servicio de modelos se pueden configurar para ser muy seguros. Esto es importante para las aplicaciones de IA generativa, que pueden estar procesando datos confidenciales.

Al mismo tiempo, los costos de implementar un servicio de modelos interno pueden ser prohibitivos para empresas más pequeñas. Por esta razón, muchas empresas más pequeñas eligen externalizar sus necesidades de servicio de modelos a un proveedor externo.

Puerta de enlace de LLM

La Puerta de Enlace de LLM es un sistema que facilita el uso de diferentes Modelos de Lenguaje Amplio (LLMs) de diferentes proveedores. Lo hace proporcionando una interfaz única para interactuar con todos los LLMs diferentes y encapsulando las mejores prácticas para utilizarlos. También gestiona los datos haciendo un seguimiento de qué datos se envían y reciben de los LLMs y ejecutando heurísticas de eliminación de información personalmente identificable en los datos antes de enviarlos.

En otras palabras, LLM Gateway es una tienda única para usar LLMs. Facilita comenzar con LLMs y ayuda a las personas a usarlos de manera segura y eficiente.

Las pasarelas LLM sirven para los siguientes propósitos:

• Simplificar el proceso de integrar estos potentes modelos de lenguaje en diversas aplicaciones. 
• Proporcionar APIs y SDKs fáciles de usar, reduciendo la barrera de entrada para aprovechar LLMs.
• Habilitar la memoria caché de predicciones para rastrear solicitudes repetidas.
• Límites de velocidad para administrar costos.

Herramientas de instrucción

Las herramientas de instrucción pueden ayudarte a escribir mejores instrucciones para herramientas de IA generativa, lo que puede llevar a respuestas mejoradas de varias formas:

• Reducir la ambigüedad: Las herramientas de instrucción pueden ayudarte a comunicar tus solicitudes de manera más clara y precisa, lo que puede ayudar a reducir la ambigüedad en las respuestas de la IA.
• Tono y estilo consistentes: Las herramientas de instrucción pueden ayudarte a especificar el tono y estilo de la salida deseada, asegurando que el contenido generado sea consistente y esté en línea con tu marca.
• Reducir el sesgo: Las herramientas de instrucción pueden ayudarte a instruir a la IA para evitar temas sensibles o adherirse a pautas éticas, lo que puede ayudar a mitigar el sesgo y promover la equidad.
• Mejorar la relevancia: Las herramientas de instrucción pueden ayudarte a establecer el contexto y los objetivos para la IA, asegurando que el contenido generado se mantenga en tema y sea relevante.

A continuación se presentan algunos ejemplos específicos de cómo las herramientas de instrucción pueden utilizarse para abordar los desafíos que mencionaste:

• Evitar respuestas ambiguas o no deseadas: En lugar de simplemente decir “Escríbeme una publicación de blog sobre inteligencia artificial”, podrías utilizar una herramienta de instrucción para generar una instrucción más específica, como “Escribe una publicación de blog de 1000 palabras sobre los diferentes tipos de inteligencia artificial y sus posibles aplicaciones”.
• Asegurar tonos y estilos consistentes: Si estás escribiendo un correo electrónico a clientes, puedes utilizar una herramienta de instrucción para especificar un tono formal e informativo. Si estás escribiendo un texto creativo, puedes utilizar una herramienta de instrucción para especificar un tono más juguetón o experimental.
• Producir contenido imparcial y políticamente correcto: Si estás escribiendo sobre un tema sensible, como raza o religión, puedes utilizar una herramienta de instrucción para instruir a la IA para evitar ciertos temas o puntos de vista. También puedes utilizar una herramienta de instrucción para recordarle a la IA que se adhiera a las pautas éticas de tu organización.
• Mantenerse en tema y generar información relevante: Si le estás pidiendo a la IA que genere un informe sobre un tema específico, puedes utilizar una herramienta de instrucción para proporcionarle el contexto necesario y los objetivos. Esto ayudará a la IA a mantenerse en tema y generar información relevante.

En general, las herramientas de instrucción son una herramienta valiosa para cualquiera que utilice herramientas de IA generativa. Al utilizar herramientas de instrucción, puedes escribir mejores instrucciones y aprovechar al máximo tus herramientas de IA generativa.

Monitoreo 

Los modelos de IA generativa han transformado diversas industrias al permitir que las máquinas generen texto, imágenes y más similares a los humanos. Cuando se integran con Lake Houses, estos modelos se vuelven aún más poderosos, aprovechando grandes cantidades de datos para generar contenido creativo. Sin embargo, monitorear dichos modelos es crucial para asegurar su rendimiento, confiabilidad y uso ético. A continuación se presentan algunas herramientas y prácticas de monitoreo adaptadas para la IA generativa en la parte superior de las Lake Houses:

• Métricas de rendimiento del modelo
• Calidad y distribución de datos
• Monitoreo de costos
• Detección de anomalías

Conclusión

En conclusión, la convergencia de Lake Houses de datos y IA generativa marca una era revolucionaria en la innovación impulsada por datos. Estas tecnologías transformadoras, cuando se equipan con las herramientas y capacidades adecuadas, empoderan a las organizaciones para desbloquear todo el potencial de sus recursos de datos. Las bases de datos vectoriales y el anclaje de LLMs con búsqueda vectorial abordan el desafío de las alucinaciones, asegurando la precisión del contenido. AutoML agiliza la implementación de modelos de aprendizaje automático, mientras que las pasarelas LLM simplifican la integración. Las herramientas de instrucción permiten una comunicación clara con los modelos de IA, mitigando la ambigüedad y el sesgo. El monitoreo robusto garantiza el rendimiento del modelo y el uso ético.

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