¿Alguna vez su modelo de IA ha dado una respuesta fiable que sus usuarios han calificado de obsoleta? Ese es el tipo de experiencia que hace que su equipo cuestione todas sus respuestas.
Parece la pesadilla de todo desarrollador y entusiasta de la IA, ¿verdad?
Los modelos de lenguaje grande (LLM) se ejecutan en datos de entrenamiento, pero a medida que los datos envejecen, se introducen inexactitudes. Dado que el reentrenamiento cuesta millones, la optimización es la opción más inteligente.
La generación aumentada de recuperación (RAG) y el ajuste fino son los mejores marcos para aumentar la precisión. Sin embargo, dadas las diferencias entre cada enfoque, son ideales para diferentes aplicaciones. El marco adecuado es clave para mejorar su LLM de manera efectiva.
Pero, ¿cuál es el adecuado para usted?
Este artículo aborda el dilema de esta guía de RAG frente al ajuste fino. Tanto si trabaja con datos específicos de un dominio como si busca crear soluciones de recuperación de datos de alta calidad, ¡aquí encontrará las respuestas!
⏰ Resumen de 60 segundos
- Mejorar el rendimiento de los LLM y los modelos de IA es una parte clave de toda empresa y función de desarrollo. Aunque el RAG y el ajuste fino son enfoques populares, es importante comprender sus matices e impacto
- RAG equipa a los LLM con recuperación de datos externos en tiempo real, lo que reduce los costes de reentrenamiento
- El ajuste fino optimiza los LLM mediante el entrenamiento en conjuntos de datos especializados, mejorando la precisión para tareas específicas de un dominio
- RAG es mejor para entornos de datos que cambian rápidamente, como finanzas, actualizaciones legales y soporte al cliente
- El ajuste fino es ideal para la IA específica de la marca, las industrias con un alto nivel de cumplimiento y el análisis de sentimientos
- ClickUp Brain combina ambos, utilizando RAG para obtener información contextual y el ajuste fino para la automatización personalizada y la generación de contenido
- Las herramientas de ClickUp basadas en IA potencian la recuperación de conocimientos, la automatización del flujo de trabajo y la gestión de proyectos para lograr la máxima eficiencia
¿Qué es la generación aumentada por recuperación (RAG)?
¿Estudiar nuevos informes y encuestas que su LLM no utilizó? Ahí es donde necesita el RAG. Para entenderlo mejor, veamos los fundamentos de este enfoque.
Definición de RAG
RAG es un marco de IA que implica la recuperación de información adicional para su LLM con el fin de mejorar la precisión de la respuesta. Antes de generar la respuesta LLM, extrae los datos más relevantes de fuentes externas, como fuentes de conocimiento o bases de datos.
Piense en él como el asistente de investigación dentro del modelo LLM o de IA generativa.
👀 ¿Sabías que...? Los LLM, especialmente los generadores de texto, pueden alucinar generando información falsa pero plausible. Todo debido a lagunas en los datos de entrenamiento.
Ventajas clave de RAG
Probablemente ya lo tengas claro. RAG es una capa adicional de IA conectada que tu proceso empresarial necesita. Para poner de relieve su potencial, estas son las ventajas que ofrece:
- Reducción de los costes de formación: Elimina la necesidad de reentrenar el modelo con frecuencia gracias a su recuperación dinámica de la información. Esto conduce a un despliegue de IA más rentable, especialmente para dominios con datos que cambian rápidamente
- Escalabilidad: Amplía el conocimiento del LLM sin aumentar el tamaño del sistema principal. Ayudan a las empresas a escalar, gestionar grandes conjuntos de datos y ejecutar más consultas sin altos costes informáticos
- Actualizaciones en tiempo real: Refleja la información más reciente en cada respuesta y mantiene la relevancia del modelo. Dar prioridad a la precisión mediante actualizaciones en tiempo real es vital en muchas operaciones, como el análisis financiero, la atención sanitaria y las auditorías de cumplimiento
📮 ClickUp Insight: La mitad de nuestros encuestados tienen dificultades con la adopción de la IA; el 23 % simplemente no sabe por dónde empezar, mientras que el 27 % necesita más formación para hacer algo avanzado.
ClickUp resuelve este problema con una interfaz familiar para chatear que se parece mucho a enviar mensajes de texto. Los equipos pueden empezar directamente con preguntas y solicitudes sencillas, y luego descubrir de forma natural funciones de automatización y flujos de trabajo más potentes a medida que avanzan, sin la intimidante curva de aprendizaje que frena a tanta gente.
Casos de uso de RAG
¿Se pregunta dónde destaca RAG? Considere estos casos de uso clave:
Chatbots y soporte al cliente
Las consultas de los clientes a menudo requieren respuestas actualizadas y que tengan en cuenta el contexto. RAG potencia las capacidades del chatbot al recuperar los últimos artículos de soporte, políticas y pasos de solución de problemas.
Esto permite una asistencia más precisa y en tiempo real sin necesidad de una amplia formación previa.
Recuperación dinámica de documentos
RAG optimiza la búsqueda de documentos extrayendo las secciones más relevantes de vastos repositorios. En lugar de resúmenes genéricos, los LLM pueden proporcionar respuestas precisas a partir de manuales actualizados, trabajos de investigación o documentos legales.
La adopción de LLM basados en RAG hace que la recuperación de información sea más rápida y precisa.
🧠 Dato curioso: Meta, propietaria de Facebook, Instagram, Hilos y WhatsApp, introdujo RAG en el desarrollo de LLM en 2020.
¿Qué es el ajuste fino?
Veamos qué es lo que queda pendiente.
Definición de ajuste fino
El ajuste fino implica entrenar un modelo de lenguaje previamente entrenado. Sí, mucho entrenamiento, que puede explicarse a través del punto y el enfoque.
🧠 ¿Sabías que...? En el entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM), los «pesos» son los parámetros ajustables dentro de la red neuronal que determinan la fuerza de las conexiones entre las neuronas, almacenando esencialmente la información aprendida; el proceso de entrenamiento optimiza estos pesos para minimizar los errores de predicción.
por otro lado, el «enfoque» abarca varios aspectos: implica una cuidadosa selección de datos para garantizar la calidad y la relevancia, la utilización de mecanismos de atención para priorizar los segmentos de entrada relevantes y el ajuste fino con el objetivo de especializar el modelo para tareas específicas.
A través de conjuntos de datos especializados, el ajuste fino permite a los modelos de IA reducir la ejecución de tareas específicas de un dominio. Al ajustar los pesos y el enfoque del modelo, su LLM obtiene una mayor comprensión contextual y precisión.
Piense en el ajuste fino que necesita ese máster para que su LLM hable el idioma de su sector. Repasemos dónde entra esta estrategia de IA en el proceso de respuesta indicación:
Ventajas del ajuste fino
Las técnicas de ajuste fino son solo retoques de IA. Es más como poder hacer zoom en detalles predefinidos. Estas son las ventajas que conlleva:
- *optimización específica para tareas: los conjuntos de datos especializados agudizan las respuestas de LLM para tareas específicas. ¿Quiere ayudar a los usuarios a evitar el dolor de cabeza de las indicaciones complejas? El ajuste fino ayuda a los desarrolladores a obtener soluciones de IA a medida
- Precisión mejorada para aplicaciones de nicho: El conocimiento del dominio reduce los errores y mejora la precisión de cada respuesta. El ajuste fino también aumenta la fiabilidad de un LLM, lo que permite a las empresas relajarse en la microgestión y la supervisión manual
- Personalización para la voz de la marca y el cumplimiento: El ajuste fino enseña a los LLM los términos, el estilo y las regulaciones de la empresa. Esto mantiene una voz de marca coherente y un cumplimiento específico del sector
➡️ Lea también: Técnicas de IA: Dominar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el PLN
Casos de uso de ajuste fino
Su proceso de ajuste fino desbloquea la eficiencia objetivo. Aquí es donde destaca:
Sistemas de control de calidad específicos de dominio
Sectores como el jurídico, el sanitario y el financiero dependen de respuestas precisas de IA que conozcan el dominio. El ajuste fino dota a los LLM de conocimientos especializados, lo que garantiza una respuesta precisa a las preguntas (QA).
Un asistente legal de IA, por ejemplo, puede interpretar los contratos con mayor precisión, mientras que un chatbot médico puede proporcionar orientación basada en los síntomas utilizando conjuntos de datos fiables.
Análisis de sentimiento y flujos de trabajo personalizados
Las empresas utilizan un modelo de ajuste preciso para supervisar las marcas, analizar los comentarios de los clientes y automatizar los flujos de trabajo adaptados a necesidades operativas únicas. Una herramienta basada en IA puede detectar matices en las opiniones de los productos, lo que ayuda a las empresas a perfeccionar sus ofertas.
En RR. HH., la combinación del ajuste fino con el procesamiento del lenguaje natural ayuda a la IA a analizar las encuestas de los empleados y a señalar las preocupaciones del lugar de trabajo con una mayor conciencia contextual.
💡 Consejo profesional: El ajuste fino podría implicar añadir datos más diversos para eliminar posibles sesgos. No es exactamente específico de un dominio, pero sigue siendo una aplicación crucial.
Comparación: RAG frente a ajuste fino
No se puede negar que ambas estrategias de IA tienen como objetivo aumentar el rendimiento.
Pero elegir sigue pareciendo bastante complicado, ¿verdad? Aquí tienes un desglose de la puesta a punto frente al RAG para ayudarte a tomar la decisión correcta para tus inversiones en LLM.
| Aspecto | RAG (Generación aumentada por recuperación) | Ajuste fino |
| Definición | Permite que LLM recupere datos relevantes en tiempo real de fuentes externas con su sistema dedicado | Entrena un modelo previamente entrenado con conjuntos de datos especializados para tareas específicas de un dominio |
| Rendimiento y precisión | Excelente para la recuperación de datos en tiempo real, pero la precisión depende de la calidad de los datos externos | Mejora la precisión contextual y las respuestas específicas de la tarea |
| Requisitos de costes y recursos | Más rentable al principio se centra en el acceso a datos en tiempo real | Requiere más recursos para la formación inicial, pero es rentable a largo plazo |
| Mantenimiento y escalabilidad | Altamente escalable y flexible, pero depende de la frecuencia de las actualizaciones de fuentes externas | Requiere actualizaciones y mantenimiento frecuentes, pero ofrece un rendimiento estable a largo plazo |
| Casos de uso | Chatbots, recuperación dinámica de documentos, análisis en tiempo real | Sistemas de control de calidad específicos para cada dominio, análisis de opiniones y personalización de la voz de la marca |
| Cuándo elegir | Datos que cambian rápidamente, actualizaciones en tiempo real y priorización de los costes de los recursos | Segmentos de clientes especializados, lógica específica de dominio, personalización específica de marca |
| Ideal para | Las industrias necesitan información precisa en tiempo real (finanzas, asuntos legales, soporte al cliente) | Sectores que requieren un lenguaje, un cumplimiento o un contexto específicos (sanidad, legal, RR. HH.) |
¿Necesitas un poco más de claridad para resolver tus dudas? Aquí tienes un cara a cara sobre aspectos clave que afectan a tus necesidades.
Rendimiento y precisión
Cuando se trata de rendimiento, el RAG desempeña un rol clave al extraer nuevos datos de fuentes externas. Su precisión y tiempos de respuesta dependen de la calidad de estos datos. Esta dependencia de bases de datos externas permite al RAG entregar información actualizada de manera efectiva.
El ajuste fino, por otro lado, mejora la forma en que el modelo procesa y responde a través de un reentrenamiento especializado. Este proceso produce respuestas más precisas en el contexto, especialmente para aplicaciones de nicho. Los LLM ajustados son ideales para mantener la coherencia en industrias con requisitos estrictos, como la sanidad o las finanzas.
Conclusión: RAG es ideal para datos en tiempo real y ajuste fino para respuestas contextualmente precisas.
Un usuario de Reddit dice
Si utiliza un modelo pequeño y una buena base de datos en la canalización de RAG, puede generar conjuntos de datos de alta calidad, mejores que los resultados de una IA de alta calidad.
Si utiliza un modelo pequeño y una buena base de datos en la canalización de RAG, puede generar conjuntos de datos de alta calidad, mejores que los resultados de una IA de alta calidad.
💡 Consejo profesional: Para guiar a tu LLM hacia un resultado específico, céntrate en una ingeniería eficaz y con indicaciones.
Requisitos de costes y recursos
El RAG suele ser más rentable al principio, ya que solo añade una capa para la recuperación de datos externos. Al evitar la necesidad de volver a entrenar todo el modelo, resulta una opción mucho más económica, especialmente en entornos dinámicos. Sin embargo, los costes operativos de acceso y almacenamiento de datos en tiempo real pueden acumularse.
El ajuste fino requiere más preparación de conjuntos de datos y recursos de formación, pero es una inversión a largo plazo. Una vez ajustados, los LLM necesitan menos actualizaciones, lo que conduce a un rendimiento predecible y a un ahorro de costes. Los desarrolladores deben sopesar la inversión inicial frente a los gastos operativos continuos.
Conclusión: El RAG es rentable, fácil de implementar y ofrece beneficios rápidos. El ajuste fino requiere muchos recursos al principio, pero mejora la calidad del LLM y ahorra costes operativos a largo plazo.
💡 Consejo profesional: Tu sistema RAG es tan inteligente como los datos de los que se extrae. ¡Mantén tus fuentes limpias y llénalas de datos precisos y actualizados!
Mantenimiento y escalabilidad
RAG ofrece una excelente escalabilidad, ya que se centra principalmente en la ampliación de la fuente externa. Su flexibilidad y adaptabilidad lo hacen perfecto para industrias en rápido movimiento. Sin embargo, el mantenimiento depende de la frecuencia de las actualizaciones de las bases de datos externas.
El ajuste fino requiere un mantenimiento bastante frecuente, especialmente cuando cambia la información específica del dominio. Aunque exige más recursos, proporciona una mayor coherencia a lo largo del tiempo y requiere gradualmente menos ajustes. Dicho esto, la escalabilidad para el ajuste fino es mucho más compleja, ya que implica conjuntos de datos más extensos y diversos.
Conclusión: RAG es mejor para el escalado rápido y el ajuste fino para un mantenimiento mínimo y un rendimiento estable.
Un usuario de Reddit añade
Cuando la tarea es pequeña, a menudo es más eficiente obtener un modelo más grande en lugar de ajustar uno más pequeño.
Cuando la tarea es pequeña, a menudo es más eficiente obtener un modelo más grande en lugar de ajustar uno más pequeño.
👀 ¿Sabías que...? Existen soluciones de IA que pueden oler ahora. Dada la complejidad de las fragancias, se requiere una gran cantidad de ajustes regulares y una compleja recuperación de datos.
¿Qué enfoque es el adecuado para su caso de uso?
A pesar de comprender los matices, tomar la decisión puede parecer vacío sin una referencia o contexto aparente. Vamos a ejecutar algunos escenarios de empresa que destacan cómo cada modelo de IA trabaja mejor.
Cuándo elegir RAG
RAG ayuda a alimentar su LLM con los hechos y la información correctos, incluyendo estándares técnicos, registros de ventas, comentarios de los clientes y más.
¿Cómo poner esto en práctica? Considere estos escenarios para adoptar RAG en sus operaciones:
Caso de uso n.º 1: Análisis en tiempo real
- Escenario: Una empresa de tecnología financiera proporciona a los operadores información de mercado basada en IA. Los usuarios preguntan sobre las tendencias bursátiles y el sistema debe capturar los últimos informes de mercado, documentos presentados ante la SEC y noticias
- Por qué gana RAG: Los mercados de valores se mueven rápido, por lo que reentrenar constantemente los modelos de IA es caro e ineficiente. RAG mantiene las cosas nítidas al extraer solo los datos financieros más recientes, reducir los costos y aumentar la precisión
- Regla general: RAG debería ser su estrategia de referencia para el manejo de datos en constante cambio por parte de la IA. Las aplicaciones más populares son el análisis de datos de redes sociales, la optimización energética, la detección de amenazas de ciberseguridad y el seguimiento de pedidos
Caso de uso n.º 2: Comprobaciones de datos y cumplimiento normativo
- Escenario: Un asistente legal de IA ayuda a los abogados a redactar contratos y verificar el cumplimiento de las leyes en evolución mediante la obtención de los últimos estatutos, precedentes y sentencias
- Por qué gana RAG: La verificación de los aspectos legales y comerciales no justifica actualizaciones de comportamiento en profundidad. RAG hace el trabajo bastante bien extrayendo textos legales de un conjunto de datos central en tiempo real
- Regla general: RAG destaca en conocimientos basados en recursos y estadísticas. Una buena forma de maximizar esto sería utilizar asistentes médicos de IA para recomendaciones de tratamiento y chatbots de clientes para resolución de problemas y actualizaciones de políticas
¿Aún no sabe si necesita RAG en su LLM? Aquí tiene una lista de control rápida:
- ¿Necesita datos nuevos y de alta calidad sin cambiar el LLM en sí?
- ¿Su información cambia a menudo?
- ¿Tu LLM necesita trabajar con información dinámica en lugar de datos de entrenamiento estáticos?
- ¿Le gustaría evitar grandes gastos y el largo proceso de reentrenamiento de modelos?
➡️ Lea también: Las mejores herramientas de ingeniería de indicaciones para IA generativa
Cuándo es más eficaz el ajuste fino
Como mencionamos antes, el ajuste fino es la escuela de posgrado de IA. Tu LLM puede incluso aprender la jerga del sector. He aquí un análisis centrado en el sector sobre cuándo realmente brilla:
Caso de uso n.º 1: Añadir la voz y la tonalidad de la marca
- Escenario: Una marca de lujo crea un conserje de IA para interactuar con los clientes en un tono refinado y exclusivo. Debe incorporar tonalidades, frases y matices emocionales específicos de la marca
- Por qué gana el ajuste fino: El ajuste fino ayuda al modelo de IA a capturar y replicar la voz y el tono únicos de la marca. Ofrece una experiencia consistente en cada interacción
- Regla general: El ajuste fino es más eficaz si sus LLM deben adaptarse a una experiencia específica. Esto es ideal para juegos inmersivos orientados a un género, narraciones temáticas y empáticas, o incluso textos de marketing de marca
🧠 Dato curioso: Los LLM formados en estas habilidades sociales destacan en el análisis del sentimiento y la satisfacción de los empleados. Pero solo el 3 % de las empresas utilizan actualmente la IA generativa en RR. HH.
Caso de uso n.º 2: moderación de contenido y conocimientos basados en el contexto
- Escenario: Una plataforma de redes sociales utiliza un modelo de IA para detectar contenidos nocivos. Se centra en reconocer el lenguaje específico de la plataforma, la jerga emergente y las infracciones sensibles al contexto
- Por qué gana el ajuste fino: Las habilidades sociales como la redacción de frases a menudo quedan fuera del alcance de los sistemas RAG. El ajuste fino mejora la comprensión de un LLM de los matices específicos de la plataforma y la jerga del sector, especialmente la moderación de contenido relevante
- Regla general: Es aconsejable elegir el ajuste fino cuando se trata de diferencias culturales o regionales. Esto también se extiende a la adaptación a términos específicos del sector, como la jerga médica, jurídica o técnica
¿Está a punto de ajustar su LLM? Hágase estas preguntas clave:
- ¿Tiene pendiente su LLM entregar a un segmento de clientes o tema de marca de nicho?
- ¿Le gustaría añadir datos propios o específicos del dominio a la lógica del LLM?
- ¿Necesita respuestas más rápidas sin perder precisión?
- ¿Sus LLM ofrecen soluciones sin conexión?
- ¿Puede asignar recursos específicos y potencia informática para el reentrenamiento?
Mejorar la experiencia del usuario es estupendo. Sin embargo, muchas empresas también necesitan la IA para aumentar la productividad y justificar los elevados costes de inversión. Por eso, la adopción de un modelo de IA preentrenado suele ser la opción preferida por muchos.
👀 ¿Sabías que...? La IA general tiene el potencial de automatizar actividades de trabajo que ahorran hasta un 70 % del tiempo de los empleados. ¡Pedirle información a la IA de manera efectiva juega un gran rol aquí!
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Elegir entre RAG y ajuste fino es un gran debate.
Incluso revisar algunos hilos de Reddit es suficiente para confundirte. Pero, ¿quién dijo que tienes que elegir solo uno?
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La herramienta de IA también se ajusta para adaptarse a su sector y segmento, proporcionando información profesional y creativa. Incluso personaliza el contenido en tiempo real sin necesidad de formación manual. Brain combina el ajuste fino y el RAG para automatizar las actualizaciones de proyectos, la asignación de tareas y las notificaciones de flujo de trabajo. ¿Quiere respuestas adaptadas a su función? ¡ClickUp Brain también puede hacerlo!
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➡️ Lea también: La diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial
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