Por qué tener tu propio modelo de LLM es crucial y está al alcance

Importancia y accesibilidad de tener tu propio modelo de LLM

Los Modelos de Lenguaje Grandes, o LLM por sus siglas en inglés, han revolucionado diversas industrias con su notable capacidad para responder preguntas, generar ensayos e incluso componer letras de canciones. Estas poderosas herramientas, como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, tienen implicancias enormes en sectores como servicios financieros, comercio minorista, cadenas de suministro y atención médica. Sin embargo, a pesar de su potencial, muchas organizaciones aún no han aprovechado por completo los beneficios de los LLM. Una barrera significativa es la tarea desalentadora de construir un modelo propio, que requiere una gran potencia informática, vastas cantidades de datos y conocimientos profundos. Por otro lado, depender únicamente de los LLM accesibles a través de API plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos.

En esta conferencia magistral de ODSC East 2023, Hagay Lupesko, Vicepresidente de Ingeniería en MosaicML, revela por qué tener su propio LLM no solo es fundamental, sino también alcanzable para la mayoría de las organizaciones. Al adentrarse en la propiedad de sus propios LLM, las empresas pueden experimentar una mayor seguridad, flexibilidad y precisión al tiempo que protegen sus datos y propiedad intelectual.

Lupesko destaca los principales beneficios y comparte ideas sobre el proceso. Desde entrenar y desplegar su propio LLM, y cómo ofrece numerosas ventajas en comparación con depender de modelos de terceros, hasta cómo, contrario a la creencia popular, desarrollar y tener un LLM es una montaña demasiado alta para la mayoría de las empresas.

• Despliega tu aplicación web de Streamlit en 5 minutos.
• DataHour Sistema de preguntas y respuestas LlamaIndex con datos privados y evaluación efectiva
• Gradient Boosting de la Teoría a la Práctica (Parte 1)

Pero veamos algunos de los beneficios clave que las organizaciones pueden esperar una vez que comprendan que tener su propio LLM no es un desafío insuperable.

Personalización: Para las empresas, este es un punto importante y, aunque se parece a la flexibilidad, no son lo mismo. Cuando una empresa tiene control sobre su propio LLM, tiene la libertad de personalizar y ajustar el modelo para adaptarlo específicamente a sus necesidades comerciales. En este caso, pueden entrenar el modelo con sus propios datos exclusivos, jerga específica de la industria o conocimiento interno. Todo esto permite que los modelos generen respuestas más relevantes y específicas del dominio que tienen más probabilidades de satisfacer las necesidades únicas de su industria.

Mayor seguridad: Al tener su propio LLM, recupera el control sobre sus datos porque no hay intermediarios. Cuando se utilizan LLM externos, la información confidencial puede transmitirse y almacenarse fuera de su organización. Esto plantea riesgos potenciales y, dependiendo de la industria, problemas de cumplimiento de alto riesgo que podrían hacer sudar a cualquier equipo de gestión de riesgos. Pero con un LLM interno, puede garantizar la privacidad de los datos, gestionar mejor los requisitos de cumplimiento e implementar medidas de seguridad sólidas adaptadas a sus requisitos y necesidades específicas.

Flexibilidad: Los LLM propios brindan la flexibilidad para personalizar y ajustar los modelos según las necesidades únicas de su organización. Como puede imaginar, no todas las empresas pueden beneficiarse plenamente de un modelo generalizado. Esto se debe a que los LLM externos a menudo tienen limitaciones predefinidas que impiden que las organizaciones los optimicen completamente para casos de uso y condiciones de mercado específicos. Por lo tanto, al tener su propio LLM, tiene la libertad de adaptar y modificar el modelo a medida que su negocio evoluciona, asegurando que se dirija a las necesidades actuales y se desperdicien los recursos mínimos.

Mayor precisión: Los LLM genéricos se entrenan con vastas cantidades de datos diversos, lo que los hace versátiles pero potencialmente menos precisos para tareas específicas de la industria. Construir su propio LLM le permite entrenarlo con datos específicos del dominio, lo que conduce a resultados más precisos. Ajustar el modelo con sus propios datos le permite comprender los matices y detalles de su industria, mejorando así la precisión de las salidas generadas.

Eficiencia de costos: Al igual que con cualquier pieza de hardware, a corto plazo hay una inversión inicial. Pero a largo plazo, cuando las empresas tienen su propio LLM, pueden ver cómo aumenta la eficiencia de costos, especialmente si su organización requiere capacidades sustanciales de procesamiento del lenguaje. En lugar de pagar por llamadas a API o tarifas de licencia, tener un LLM interno permite a las empresas aprovechar sus capacidades sin incurrir en gastos continuos.

Acceso sin conexión: Cuando usted tiene un LLM propio, puede usarlo incluso en escenarios donde no hay conexión a Internet, donde la conexión no es confiable o está aislada debido a requisitos de cumplimiento. Esto puede ser particularmente útil en ubicaciones remotas propensas a problemas de infraestructura, durante situaciones donde el acceso a la red es limitado o cuando los datos que desean utilizar para entrenar su modelo deben estar aislados de las redes conectadas a Internet. El acceso sin conexión permite a las empresas continuar utilizando LLMs sin interrupciones.

Conclusión

Hay muchos beneficios, y cuando las organizaciones, empresas y otras entidades dan el salto para tener su propio LLM, abren innumerables puertas en cuanto a la mejor utilización de los datos. En un futuro cercano, será fundamental para las operaciones de las empresas tener sus propios modelos de lenguaje grandes, únicos y adaptados, factible de ejecutar y común. A medida que más y más industrias continúen expandiendo su uso de la inteligencia artificial, el espectro de los LLM seguirá creciendo, ya que cada industria y cada empresa dentro de estas industrias tendrán necesidades muy específicas y únicas en sus posiciones.

Ahora, si tu negocio u organización está listo para dar ese paso en cuanto a la propiedad de LLM, entonces no querrás perderte ODSC West 2023. Disfruta de charlas, talleres, conferencias magistrales y oportunidades de networking dirigidas por algunos de los principales expertos que impulsan la revolución de los grandes modelos de lenguaje.

Entonces, ¿a qué estás esperando? ¡Regístrate hoy mismo para ODSC West 2023!

Nota del editor: Hagay Lupesko, VP de Ingeniería en MosaicML, hablará en la Cumbre de IA Generativa el 20 de julio. Únete a nosotros en esta cumbre virtual de un día y ve más allá del hype. Sumérgete en cómo la IA generativa está transformando nuestro mundo. Regístrate ahora de forma gratuita.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!