En el panorama tecnológico en rápida evolución, los grandes modelos lingüísticos (LLM) han surgido como una innovación puntera, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y abriendo las puertas a nuevas posibilidades.
Entrenar modelos lingüísticos basados en Deep Learning para mantener conversaciones competentes con inteligencia artificial es un reto apasionante que implica una combinación de técnicas de aprendizaje supervisado, refuerzo y adaptación contextual.
Los asistentes virtuales basados en modelos lingüísticos de aprendizaje profundo (LLM) han transformado nuestra forma de interactuar con la tecnología.
En este artículo, exploraremos 8 estrategias clave para formar LLM y crear asistentes virtuales capaces de ofrecer experiencias excepcionales.
8 estrategias clave para una formación eficaz de los LLM
- Conversación Formación de datos
El primer paso para mejorar las habilidades conversacionales de un LLM es proporcionarle una gran cantidad de datos conversacionales. Esto incluye diálogos y debates que abarcan una variedad de temas y estilos de interacción. Estos datos deben abarcar una serie de temas y situaciones para que el asistente pueda comprender y responder a una amplia gama de consultas.
- Aprendizaje por refuerzo
La formación supervisada es esencial para que el asistente aprenda a generar respuestas coherentes y precisas. Sin embargo, combinarlo con el aprendizaje por refuerzo puede llevarlo a un nivel superior. Gracias a los comentarios de los usuarios y a la evaluación de la calidad de las respuestas, el asistente puede aprender a mejorar sus respuestas basándose en la experiencia.
- Modelización avanzada del contexto
Comprender el contexto es fundamental para que una conversación tenga sentido. Hay que entrenar a los LLM para que comprendan no sólo la consulta actual, sino también el contexto de la conversación anterior. Así se garantiza que las respuestas sean pertinentes y coherentes a lo largo de toda la interacción.
- Comentarios de los usuarios en tiempo real
Los comentarios de los usuarios son una valiosa fuente de mejora para los asistentes virtuales. Ofrecer a los usuarios una forma sencilla de valorar y dar su opinión sobre las respuestas del asistente puede ayudar a ajustar continuamente el modelo y mejorar sus capacidades. Estas evaluaciones pueden utilizarse como señales de retroalimentación para perfeccionar el modelo durante el proceso de formación.
- Generar respuestas creativas
Un asistente virtual potente no sólo proporciona respuestas precisas, sino también creativas y naturales. Hay que entrenar a los LLM para que generen respuestas que no suenen robóticas, sino que reflejen cómo podría responder un ser humano en una situación similar. Las modelos deben aprender a evitar las respuestas ofensivas, inapropiadas o engañosas.
- Adaptación a cada usuario
Los usuarios tienen estilos y preferencias de conversación únicos. Los LLM avanzados pueden entrenarse para adaptarse a un usuario concreto a lo largo del tiempo. Esto puede lograrse permitiendo que el modelo interactúe con el mismo usuario varias veces y aprenda de sus elecciones y comentarios.
- Integración multilingüe y cultural
Un asistente virtual potente debe ser capaz de entender y responder en múltiples idiomas y contextos culturales. La formación en datos multilingües y expresiones culturales diversas es esencial para lograr esta capacidad.
- Pruebas rigurosas y optimización continua
Una vez implantado el asistente virtual, es fundamental realizar pruebas rigurosas. Hay que identificar y abordar los posibles problemas, corregir las respuestas erróneas y ajustar el modelo en función de los resultados reales de uso.
eva: orquestar los LLM
Los LLM han demostrado ser un hito en la IA y su recorrido promete un terreno apasionante y transformador. Su futuro se caracteriza por la mejora constante, el aumento de la personalización, las aplicaciones en el mundo real y un papel fundamental en la creatividad y la educación.
A medida que estos modelos adquieran un mayor dominio de la conversación, podrán desempeñar un papel más integral en diversas aplicaciones, desde asistentes virtuales avanzados hasta sistemas de atención al cliente y más allá.
En NTT DATA vamos de la mano de la innovación tecnológica, por eso nuestra plataforma eva ha creado un orquestador para LLMs que simplifica las interacciones complejas.
Esta nueva funcionalidad mejora la capacidad de nuestra plataforma para orquestar llamadas a herramientas de IA generativa, como los servicios Azure OpenAI, facilitando la gestión de tareas más avanzadas y complejas con una sencillez y elegancia sin precedentes.
En eva, utilizamos una variedad de modelos generativos de IA proporcionados por Azure OpenAI (y otros proveedores) para satisfacer diversas necesidades, como la generación de contenidos, la clasificación y el procesamiento de datos.
