Con muchas organizaciones que buscan implementar casos de uso de Inteligencia Artificial (IA) o IA générative , es importante entender cómo se entrenan los modelos y por qué este entrenamiento es importante.
Para entrenar un modelo de IA, los algoritmos de IA reciben datos de entrenamiento, que utilizan de forma iterativa para afinar su función prevista. Los modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) aplican algoritmos de aprendizaje profundo a grandes modelos lingüísticos para asimilar conocimientos sobre una materia e interactuar con confianza y precisión.
¿Por qué es importante formar a los modelos IA générative ?
Los modelos generativos de IA se basan en datos, por lo que es esencial proporcionarles datos o textos de referencia antes de poder utilizarlos. Los mejores resultados se obtienen proporcionándoles datos muy pertinentes. Además, ofrecer orientación sobre el resultado esperado mejorará aún más el contenido generado.
Cómo entrenar modelos IA générative - Pasos
Un modelo GPT se entrena siguiendo estos pasos. En este ejemplo, suponemos que estamos entrenando un chatbot para una aplicación de servicio de atención al cliente.
Recopilación de datos
La mayoría de los mostradores de servicio recopilan datos sobre problemas a partir de los tickets de incidencias que se crean a medida que los asesores de servicio interactúan con los clientes a través de llamadas de voz, correo electrónico y sesiones de chat. Los problemas comunes se suelen derivar a los gestores, que intentan adelantarse al volumen de llamadas estudiando los problemas que siguen un patrón. Este proceso de gestión de problemas suele dar lugar a un artículo de la base de conocimientos en el que se describen los síntomas comunes, las soluciones y los enlaces a parches descargables. Esta base de conocimientos o contenido de tipo FAQ es ideal para ser consumido por el chatbot de servicio que se está entrenando.
Preprocesamiento
Los datos recogidos deben preprocesarse para simplificar la búsqueda delimitando las palabras clave, mejorando el formato y filtrando el texto no relacionado o incorrecto.
Seleccionar una arquitectura
Debe seleccionarse una arquitectura de transformador, como GPT-1, GPT-2, GPT-3 o GPT-4, en función del nivel de sofisticación requerido. La arquitectura puede actualizarse a medida que evoluciona el modelo.
Cómo formar a IA générative - Formación previa
El preentrenamiento del modelo utiliza el aprendizaje no supervisado de los datos de texto preprocesados en los pasos anteriores. El objetivo del preentrenamiento es permitir que el modelo comprenda el uso del lenguaje en este dominio específico para que el cliente se sienta seguro al interactuar con el robot de servicio.
Sintonización
Para afinar el modelo, es necesario un enfoque de aprendizaje supervisado en el que se etiqueten o marquen las mejores respuestas. Esta retroalimentación directa ayuda al modelo a priorizar sus respuestas para reflejar la guía de mejores prácticas para un dominio de problemas concreto.
Optimización de
El modelo se mejora mediante un enfoque iterativo en el que se identifican hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
Implementación
déploiement del modelo debe seguir un enfoque por fases, utilizando sujetos de prueba que sean empleados internos, y después a socios y clientes amistosos que realicen pruebas beta antes de poner el bot a disposición general.
Modelos prefabricados
Los clientes de OpenAI Enterprise pueden acceder a plugins y GPT-4 para ahorrarse la necesidad de entrenar su modelo. A continuación se muestran ejemplos de plugins disponibles que ilustran la versatilidad y el potencial de la IA para ayudar a personas con conocimientos técnicos limitados a realizar tareas cotidianas de trabajo y ocio:
- Bramework - Analiza los datos de búsqueda para ayudar a los profesionales del marketing con la optimización de motores de búsqueda (SEO).
- Productos sanitarios UE - Descubra la normativa de la UE sobre productos sanitarios.
- Buscador de recetas - Las ideas de recetas están organizadas por necesidades dietéticas.
- Análisis de sentimiento - Analiza el texto para determinar su sentimiento.
- Developer Doc Search - Búsqueda de código fuente abierto y documentación.
- Tome capturas de código - Embellezca el código fuente para compartirlo.
- AnalyticsAI - Revise su Google Analytics usando indicaciones.
- Analista de datos de IA - Explore datos mediante lenguaje natural.
- Obtenga pruebas sociales: utilice la IA para crear testimonios convincentes de clientes.
- Rephrase AI - Convierte texto en vídeos de avatares parlantes.
- Chat With Excel - Conversa con tu hoja de cálculo.
- Speedy SEO Marketing - Crear contenido social.
- Smart Slides - Crea una presentación de diapositivas.
- Visualice sus datos - Cree gráficos de sus datos.
- QuickPage - SEO optimiza las páginas de destino.
- BrowserPilot - Control de calidad de páginas web y documentos.
¿Puede utilizarse IA générative para el análisis de datos?
IA générative puede aumentar el análisis de datos permitiendo a los analistas formular preguntas sobre conjuntos de datos mediante mensajes en lenguaje natural, pero no puede realizar análisis de datos al nivel que lo haría un ser humano. IA générative es buena para ayudar a crear una narrativa en un informe analítico existente, pero carece de la capacidad de hacer sus propias afirmaciones. IA générative aún no puede realizar análisis predictivos.
OpenAi proporciona un plugin ChatGPT analytique avancée que permite a los usuarios hacer preguntas sobre los datos existentes, pero no se entrena a sí mismo basándose en esas interacciones. El complemento puede realizar informes sencillos tabulando los datos en función de diferentes criterios y órdenes de clasificación. Esto puede ser útil para analistas que no estén familiarizados con lenguajes de consulta como SQL u outils bi.
La sofisticación está evolucionando rápidamente, centrándose en las tres características siguientes a la hora de analizar documentos grandes y complejos:
- Síntesis - Capacidad de generar nuevos contenidos o ideas a partir del análisis de documentos existentes.
- Transformación - Cambiar la forma de presentar un documento sin modificar su esencia subyacente.
- Extracción - Extraiga fragmentos específicos de un documento.
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Gracias a sus capacidades integradas de integración de datos, Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos como parte de su flujo de trabajo de entrenamiento de IA. Las empresas siempre pueden preprocesar de forma proactiva sus datos operativos para que estén listos para el análisis mediante la automatización de canalizaciones y facilitando la unificación, transformación y orquestación de canalizaciones de datos.
