Sergio Rodríguez de Guzmán, CTO de PUE, explica en esta tribuna cómo la calidad de los datos es clave para evitar errores en la inteligencia artificial y mejorar los LLM.
En el mundo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje (LLM) y los chatbots han emergido como herramientas cruciales para una variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación. Sin embargo, uno de los desafíos más persistentes en este campo son las “alucinaciones” que estos modelos pueden experimentar, generando respuestas incorrectas o incoherentes. Este problema se hizo notorio en la polémica con Google y su herramienta AI Overviews, donde se reveló que incluso gigantes tecnológicos pueden enfrentar dificultades significativas debido a la falta de entrenamiento adecuado o al uso de datos defectuosos.
La importancia de disponer de datos de calidad es un aspecto crucial en la generación de LLM y chatbots. Si los datos contienen errores, información desactualizada o sesgos, el rendimiento del modelo se verá comprometido. De hecho, un reciente informe de Gartner revela que un 30% de los proyectos basados en Inteligencia Artificial generativa de las compañías se abandonarán en 2025 tras finalizar la fase de viabilidad, en parte debido a la mala calidad de los datos.
Preparación de los Chatbots y LLM para un Funcionamiento Correcto
La preparación de los LLM es un proceso meticuloso que debe considerar el propósito específico del modelo. Mientras que los modelos orientados a tareas como asistentes de desarrollo o generación de presentaciones no requieren datos extensivos más allá del contexto, los modelos especializados en sectores o empresas necesitan datos específicos y de alta calidad. Estos datos deben ser veraces y relevantes para el contexto en el que se utilizarán.
Para prevenir las alucinaciones, existen técnicas avanzadas como el prompting, el Retrieval-Augmented Generation (RAG) y el fine-tuning de modelos open source, creando lo que se conoce como “Mixture of Memory Experts (MoME)”. Estas técnicas permiten afinar las respuestas del modelo, reduciendo la probabilidad de errores. Además, el feedback del usuario final juega un papel crucial. Mediante la retroalimentación, los usuarios pueden ayudar a corregir y ajustar las respuestas del modelo, mejorando su precisión y reduciendo las alucinaciones a largo plazo.
Obtención de Datos de Calidad y Mejores Prácticas
La calidad de los datos es fundamental para el buen funcionamiento de cualquier sistema de IA. Es crucial contar con una metodología robusta y herramientas adecuadas para asegurar datos de calidad. Los usuarios de negocio, conocedores de las reglas de calidad, deben estar involucrados en este proceso. Aunque la generación de estas reglas puede ser tediosa, las capacidades de los LLM pueden asistir en este proceso mediante el análisis de datos.
Existen técnicas que se están aplicando con éxito, como el RAG combinado con prompting, para asegurar respuestas precisas en diversas implementaciones. Además, la metodología “LLM as a Judge” es una herramienta innovadora que permite comparar y evaluar automáticamente las respuestas generadas por diferentes modelos, proporcionando una puntuación objetiva y ayudando a seleccionar el modelo más adecuado para tareas específicas.
En conclusión, los datos son el pilar fundamental para el correcto funcionamiento de los LLM y los chatbots. A través de metodologías y técnicas avanzadas, se pueden asegurar respuestas acertadas y precisas. La gestión de datos es una labor que, aunque invisible para el usuario final, es esencial para aprovechar al máximo estas tecnologías. La retroalimentación de los usuarios y la aplicación de técnicas de vanguardia en el manejo de datos no solo mejoran la precisión de los modelos, sino que también permiten ofrecer soluciones más efectivas y fiables. La calidad y el manejo adecuado de los datos seguirán siendo cruciales en el avance de la inteligencia artificial y en la reducción de las alucinaciones en los modelos de lenguaje.
