En Mosaic Factor, nos centramos en la creación de LLM específicos de sector (o modelos lingüísticos ligeros) para nuestras organizaciones clientes.
Los LLM ligeros son de gran importancia teniendo en cuenta factores como:
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- Rentabilidad
- Sostenibilidad
- Privacidad
- Ética
Los LLM ligeros son modelos de IA que permiten un control mayor a nivel de la empresa, sin depender de servicios externos con coste adjunto. Necesitan menos capacidad de computación, siendo modelos más rápidos y rentables, y se adaptan mejor a las necesidades de la empresa.
Podemos decir que son más responsables, ya que se adaptan a las necesidades de una industria o dominio específico, lo que los hace más seguros, efectivos y livianos en todos los aspectos (considerando el consumo de energía, el tamaño y la adaptación a su uso previsto).
Nos enfocamos en construir LLMs que trabajen con los requisitos intrínsecos de seguridad y privacidad de las industrias que necesitan rastrear y tener pruebas legales de lo que sucede dentro de sus sistemas, e incluso cuando entrenan modelos de IA, como Salud, Servicios Corporativos, Industria, etc.
Claramente, también interesan a empresas que pretenden ser socialmente responsables a la hora de gestionar grandes cantidades de datos o documentación y desean abordar las posibilidades de los modelos de IA, de forma responsable.
¿Por qué usar esta solución?
- Análisis de datos y personalización: los LLM pueden procesar grandes volúmenes de datos textuales para identificar patrones y tendencias, lo que facilita la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica, así como la personalización de los servicios para usuarios específicos en función de sus datos de comportamiento.
- Automatización de tareas repetitivas: los LLM pueden encargarse de tareas repetitivas y de bajo valor, como la clasificación de correos electrónicos, la generación de informes y la entrada de datos. Esto libera tiempo para que los empleados se centren en tareas más estratégicas.
- Mejora del servicio al cliente: los LLM pueden integrarse en chatbots y asistentes virtuales para proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes, mejorando la satisfacción y reduciendo los tiempos de espera.
Integrar los LLMs en la organización
La integración de LLM ligeros en los sistemas existentes puede ser un elemento estratégico que debe gestionarse adecuadamente. Así es como lo hacemos en Mosaic Factor:
1. Evaluación y planificación:
a. Identificar casos de uso: determinamos dónde un LLM puede agregar valor. Los casos de uso comunes incluyen chatbots, análisis de sentimientos, generación de contenido y traducción.
b. Evaluar datos: evaluamos la calidad y cantidad de los datos disponibles. Los LLM requieren datos de entrenamiento sustanciales para un rendimiento óptimo.
2. Selección del modelo:
a. Selección del light LLM: optamos por modelos más pequeños (por ejemplo, DistilBERT, TinyGPT) que ofrecen eficiencia sin sacrificar la calidad
b. Fine-tuning: cuando se utiliza un modelo previamente entrenado, lo ajustamos con datos específicos del sector para mejorar la relevancia y la precisión.
3. Infraestructura y despliegue:
a. Recursos computacionales: asignamos suficientes recursos informáticos (CPU/GPU) para el entrenamiento y la inferencia.
b. Integración de API: configuramos APIs para interactuar con el LLM. Los frameworks más populares son Hugging Face Transformers y la API de OpenAI.
c. Escalabilidad: nos aseguramos de que el sistema pueda manejar una mayor carga a medida que crece el uso del modelo.
4. Pre-tratamiento de datos:
a. Tokenización: convertimos el texto en tokens adecuados para la entrada del LLM.
b. Formato de entrada: preparamos datos de entrada (por ejemplo, indicaciones, preguntas) para el LLM.
5. Inferencia y output:
a. Procesamiento por lotes: optimizamos la inferencia mediante el procesamiento por lotes de solicitudes.
b. Post-Procesamiento: limpiamos y damos formato a la salida generada por el LLM para la interacción con el usuario (ej. Chat o formulario de entrada).
6. Seguimiento y mantenimiento:
a. Métricas de rendimiento: monitoreamos el rendimiento del LLM (por ejemplo, su precisión o el tiempo de respuesta).
b. Actualizaciones periódicas: mantenemos los LLM actualizados con nuevos datos y los volvemos a entrenar periódicamente.
c. Gestión de errores: implementamos una gestión robusta de errores para escenarios inesperados.
La integración de LLMs es un proceso iterativo. Por lo general, recomendamos comenzar con un piloto a pequeña escala, recopilar feedback y refinar el sistema en función de los datos de uso reales.
Creamos modelos de IA robustos y escalables
Nos centramos en la creación de modelos de IA optimizados de alto rendimiento que minimicen el uso de recursos computacionales, lo que se traduce en menores costes y menor impacto medioambiental.
Siempre evaluamos los casos de uso de IA dentro de la industria específica de la empresa para asegurarnos de que los LLM empoderen a las empresas para tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y mantenerse a la vanguardia en un panorama de mercado dinámico.
