IA de Código Abierto vs. IA de Código Cerrado: La Importancia de la Calidad de Datos y la Adaptabilidad

Al igual que en revoluciones tecnológicas anteriores, las organizaciones están debatiendo si implementar modelos de lenguaje grande (LLMs) comerciales o utilizar alternativas de código abierto en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. La elección depende de tus objetivos. Seleccionar el modelo adecuado y enriquecerlo con datos corporativos de alta calidad son decisiones cruciales. Exploremos las diferentes estructuras de modelos: de código cerrado, de código abierto y híbridos.

Tipos de Modelos: Código Cerrado vs. Código Abierto

Al construir aplicaciones de IA generativa, las organizaciones eligen típicamente entre LLMs de código cerrado y de código abierto. Los LLMs de código cerrado mantienen su código fuente como propiedad, por razones de seguridad y protección de propiedad intelectual. Por otro lado, los LLMs de código abierto ofrecen acceso gratuito al código fuente, permitiendo a los usuarios modificar y adaptar el software. Sin embargo, algunos modelos de código abierto tienen componentes restringidos que requieren una licencia comercial, lo que da lugar a lo que se conoce como “modelos abiertos”. En estos casos, la arquitectura y los parámetros pueden ser accesibles públicamente, aunque cierta parte del código siga siendo propietaria. Estos esfuerzos colaborativos pueden ayudar a identificar sesgos y fomentar el intercambio de conocimientos.

Datos: El Recurso Esencial

Los términos de licencia y uso afectan significativamente cómo implementas un modelo específico. Sin embargo, obsesionarte con el debate de cerrado frente a abierto es miope: el 70% de los CEO encuestados por PwC anticipan que la IA generativa transformará sus operaciones en los próximos tres años. En su lugar, concéntrate en la calidad de tus datos, ya que serán tu principal diferenciador competitivo.

Es momento de replantear nuestra comprensión de los datos. Si bien a menudo se les ha llamado “el nuevo petróleo”, son más como el agua. Así como el agua sostiene la vida, los datos alimentan la IA generativa. Ambos requieren un suministro y limpieza cuidadosos para ser efectivos.

Para maximizar el potencial de tu IA generativa, debes canalizar datos de calidad a través de un proceso disciplinado: recolectar, limpiar, preprocesar, etiquetar y organizar los datos antes de avanzar al entrenamiento, evaluación y ajuste del modelo.

Dimensionamiento Adecuado de Tu Modelo

Experimentar con diferentes tipos y tamaños de modelos es esencial para satisfacer tus necesidades específicas. El dimensionamiento adecuado —elegir el modelo más adecuado para tu negocio— puede impactar significativamente la efectividad.

¿Necesitas un modelo integral que abarque una vasta cantidad de datos, como un asistente digital con amplios conocimientos? Un LLM grande, equipado con cientos de miles de millones de puntos de datos, puede ser ideal.

Por el contrario, si tu objetivo es presentar información específica sobre productos a los clientes, un modelo de lenguaje pequeño (SLM) que utilice generación aumentada por recuperación (RAG) puede ser suficiente. Para aplicaciones móviles, LLMs compactos diseñados para smartphones pueden ofrecer soluciones más rápidas, económicas y eficientes energéticamente.

Además, el lugar donde deployas estos modelos es importante. Utilizar datos corporativos para construir aplicaciones en las instalaciones permite una mejor integración.

Conclusión

El panorama de los modelos de IA generativa está en constante evolución, y los futuros modelos diferirán significativamente de los actuales. Cualquiera que sea el camino que elijas, asociarte con la organización adecuada puede transformar tus datos en conocimientos aplicables.

Dell Technologies ofrece una suite integral de tecnologías optimizadas para IA, asegurando que tus datos reciban el soporte que necesitan. Con los diseños de referencia validados de Dell, tendrás los planos fundamentales para desarrollar tus servicios de IA generativa, respaldados por un equipo de servicios profesionales listo para ayudarte.

Aprende más sobre las soluciones de IA de Dell.