- Los LLM personalizados te permiten reducir costos, proteger datos sensibles y mejorar el desempeño en tareas específicas, convirtiéndolos en herramientas estratégicas para soluciones empresariales a medida.
- El tamaño del LLM influye tanto en la calidad como en los costos, así que equilibra la velocidad de respuesta, la precisión y el presupuesto antes de decidir si usar modelos grandes como GPT-4 o alternativas más pequeñas y rápidas.
- Técnicas como RAG, fine-tuning, n-shot learning y prompt engineering son herramientas clave para personalizar el comportamiento de los LLM, cada una con sus ventajas y desventajas en costo, complejidad y mantenimiento.
Los LLM están transformando la forma en que desarrollamos soluciones de IA. Constantemente aparecen modelos listos para usar que son más nuevos y mejores.
Una pregunta que me hacen a menudo es por qué alguien debería optar por un LLM personalizado en lugar de una solución ya existente.
Si estás trabajando en un proyecto de IA, como crear un agente de IA o un chatbot de IA, podrías optar por usar un modelo de lenguaje grande (LLM) personalizado.
Hay muchas razones para usar un LLM personalizado en tu agente LLM, y muchas opciones disponibles. En este artículo, te mostraré las diferentes formas de personalizar un LLM para proyectos de IA.
¿Por qué usar un LLM personalizado?
Existen varias razones para utilizar un LLM personalizado:
- Quieres reducir costos enfocándote en una tarea específica importante para tu negocio, o minimizar la latencia.
- Quizás quieras mantener todos los datos privados, o usar el LLM interno de tu empresa.
- Tal vez quieras mejorar la calidad de las respuestas para una tarea concreta.
Sea cual sea el motivo, personalizar tu LLM te permite optimizar el rendimiento, equilibrando precisión, velocidad y costo según las necesidades de tu empresa.
Elegir un LLM
Los LLM tienen dos características que afectan los proyectos de IA: su tamaño (medido por el número de parámetros) y la calidad de las respuestas.
Puedes pensar en los parámetros como neuronas en un cerebro. Un cerebro más grande suele asociarse con mayor inteligencia, pero no siempre es así. Además, partes del cerebro pueden estar muy optimizadas para tareas concretas, como la visión.
En proyectos de IA, el tamaño normalmente afecta la velocidad de respuesta y tiene un gran impacto en el costo. Los proyectos que requieren baja latencia suelen usar modelos más pequeños, aunque esto puede afectar la calidad de las respuestas.
Preguntas clave al elegir un modelo
Aquí tienes una buena lista de preguntas que deberías poder responder al elegir un modelo:
- ¿Puedo usar un LLM en la nube o necesito alojar uno yo mismo?
- ¿Qué tan rápidas necesito que sean las respuestas?
- ¿Qué tan precisas necesito que sean las respuestas?
- ¿Cuánto dinero ahorrará y/o generará mi proyecto? Luego, ¿por debajo de qué precio debería estar?
- ¿Qué extensión deben tener mis respuestas?
En general, es difícil acelerar un modelo potente o reducir sus costos, y es más sencillo mejorar un modelo menos preciso.
Sin embargo, es mucho más rápido comenzar con un modelo potente, y si cumple con las necesidades de tu proyecto, puede requerir menos esfuerzo de ingeniería (además de ser más fácil de mantener).
Elegir entre RAG, Fine-Tuning, N-Shot Learning y Prompt Engineering
Hay cinco conceptos generales que mejoran la calidad de las respuestas de un LLM:
- Partir de un modelo preentrenado
- RAG
- Fine tuning
- N-shot prompting
- Prompt engineering
Estos conceptos no son exclusivos de los modelos personalizados, pero deberías tenerlos en cuenta, ya que se complementan entre sí.
Partiendo de un modelo
Lo primero que debes hacer es elegir un modelo de partida. Hay muchos rankings en línea que comparan los distintos modelos.
Por ejemplo:
- Hugging Face mantiene un ranking de modelos open source.
- Vellum tiene uno excelente para los modelos más populares.
Si tu empresa tiene un modelo propio, considera usarlo para ajustarte a tu presupuesto y mantener la privacidad de los datos. Si necesitas alojar el modelo tú mismo, considera un modelo open source.
Fine-tuning
El fine-tuning consiste en proporcionar ejemplos a tu modelo para que aprenda a realizar bien una tarea concreta. Si quieres que destaque hablando sobre tu producto, puedes darle muchos ejemplos de las mejores llamadas de ventas de tu empresa.
Si el modelo es open source, pregúntate si tu equipo tiene la capacidad técnica suficiente para hacer fine-tuning.
Si el modelo es cerrado y se ofrece como servicio – como GPT-4 o Claude – normalmente tus ingenieros pueden ajustar modelos personalizados usando APIs. El precio suele aumentar considerablemente con este método, pero el mantenimiento es mínimo o nulo.
Sin embargo, para muchos casos de uso, el fine-tuning no es el primer paso para optimizar tu modelo.
Un buen caso para el fine-tuning es crear un bot de conocimiento para información estática. Al proporcionar ejemplos de preguntas y respuestas, debería poder responderlas en el futuro sin buscar la información. Pero no es una solución práctica para información en tiempo real.
Generación aumentada por recuperación
RAG es un nombre sofisticado para algo sencillo que todos hemos hecho en ChatGPT: pegar un texto y hacer una pregunta sobre él.
Un ejemplo típico es preguntar si un producto está disponible en una tienda online, y que el chatbot busque la información en el catálogo de productos (en vez de en todo internet).
En cuanto a velocidad de desarrollo y acceso a información en tiempo real, RAG es imprescindible.
Normalmente no afecta la elección del modelo, pero nada impide crear un endpoint de API de LLM que consulte información y responda, usándolo como si fuera un LLM propio.
Usar RAG para un chatbot basado en conocimiento suele ser más fácil de mantener, ya que no necesitas ajustar el modelo ni mantenerlo actualizado, lo que también puede reducir costos.
N-shot learning
La forma más rápida de empezar a mejorar la calidad de las respuestas es proporcionar ejemplos en una sola llamada a la API del LLM.
Zero-shot – no dar ningún ejemplo de lo que buscas en la respuesta – es como la mayoría usamos ChatGPT. Añadir un ejemplo (one-shot) suele ser suficiente para notar una mejora considerable en la calidad de la respuesta.
Más de un ejemplo se considera n-shot. N-shot no modifica el modelo, a diferencia del fine-tuning. Simplemente das ejemplos justo antes de pedir una respuesta, cada vez que haces una pregunta.
Pero esta estrategia no se puede abusar: los modelos LLM tienen un tamaño máximo de contexto y el precio depende del tamaño del mensaje. El fine-tuning puede eliminar la necesidad de ejemplos n-shot, pero requiere más tiempo para hacerlo bien.
Otras técnicas de prompt engineering
Existen otras técnicas de prompt engineering, como chain-of-thought, que hacen que los modelos razonen en voz alta antes de dar una respuesta.
Esto mejora la calidad de la respuesta, pero a costa de la longitud, el costo y la velocidad de la respuesta.
Mi recomendación
Aunque cada proyecto tendrá necesidades únicas, aquí doy mi opinión sobre un enfoque sólido.
Un buen punto de partida es usar un modelo listo para usar que equilibre velocidad y calidad, como GPT-4o Mini. Comienza evaluando la calidad de las respuestas, la velocidad, el costo, las necesidades de contexto y decide qué aspectos mejorar.
Luego, con un caso de uso específico, puedes probar técnicas sencillas de prompt engineering, después RAG y finalmente fine-tuning. Todos los modelos que pasan por estos pasos mejoran su rendimiento, así que puede ser complicado decidir cuál usar.
Consideraciones de privacidad
En un mundo ideal, cada LLM estaría 100% bajo tu control y nada se expondría fuera.
Lamentablemente, esto no es lo que ocurre en la práctica, y por buenas razones.
La primera es simple: alojar y mantener un modelo personalizado requiere ingeniería y es muy costoso. Si el modelo alojado tiene caídas, los indicadores del negocio se ven afectados, así que el despliegue debe ser muy robusto.
Otra razón es que los líderes del sector – como OpenAI, Google y Anthropic – lanzan constantemente modelos más nuevos, capaces y económicos, haciendo que cualquier trabajo de fine-tuning quede obsoleto. Esto ocurre desde el lanzamiento de ChatGPT 3.5 y no parece que vaya a cambiar.
Si tu caso de uso implica datos extremadamente sensibles, tiene sentido usar un modelo propio y optimizarlo para tu necesidad. Si el cumplimiento de GDPR es prioritario, existen muchos modelos listos para usar que cumplen con GDPR.
Desarrollar después de seleccionar tu LLM
Una vez que hayas elegido un LLM, puedes empezar a planificar cómo construir y mantener tu proyecto de IA. Como ejemplo, tomaré el tipo de proyecto que mejor conozco: un agente de IA o chatbot de IA.
Puedes responder las siguientes preguntas para definir el alcance de tu proyecto:
- ¿Dónde quiero que esté disponible mi agente de IA? (Slack, WhatsApp, un widget en la web, etc.)
- ¿Qué conocimientos debe tener y dónde se encuentran esos conocimientos?
- ¿Qué otras capacidades debería tener además de responder preguntas, si es que hay alguna?
- ¿Debería activarse cuando ocurra algo en algún lugar del negocio?
Externaliza el trabajo de ingeniería para ahorrar dinero
Mantener un presupuesto ajustado es clave para hacer realidad tu proyecto. Una forma de lograrlo es reducir el tiempo de ingeniería separando los requisitos.
Hoy en día tenemos acceso a soluciones low-code como Flutterflow o Shopify, que pueden ser utilizadas por perfiles tradicionalmente no técnicos como los Product Managers. Los chatbots no son la excepción, y algunas plataformas de automatización con IA incluso permiten usar tu propio LLM.
Puedes pedir a los ingenieros que se centren en alojar el LLM y configurarlo con la plataforma de automatización. Así, los analistas de negocio, product managers y otros roles pueden crear agentes de IA que cumplan con los requisitos del negocio.
Cuando se necesita algo adicional, estas plataformas suelen permitir que los ingenieros agreguen código. De esta manera, mantienes las ventajas de un modelo personalizado y ganas flexibilidad, rapidez y ahorro.
Da libertad a ingeniería para resolver problemas de negocio
Por otro lado, a veces los problemas de negocio son realmente complejos.
Nos referimos a aplicaciones LLM completamente aisladas de la red, apps en dispositivos o proyectos que requieren dar a los chatbots capacidades muy avanzadas, más allá de sincronizar datos entre dos plataformas.
En esos casos, tiene sentido permitir que los ingenieros usen las herramientas con las que se sientan más cómodos. Normalmente esto implica programar, y los responsables del proyecto actúan simplemente como gestores.
Consideraciones estratégicas para personalizar un LLM
Elegir un LLM personalizado para tu proyecto de IA no es solo escoger el mejor modelo: se trata de tomar decisiones estratégicas alineadas con tus objetivos.
Los modelos personalizados ofrecen flexibilidad, control y la posibilidad de optimizar para tareas específicas, pero también añaden complejidad. Comienza con un modelo estándar, experimenta con la ingeniería de prompts y ve refinando poco a poco.
Recuerda: el modelo adecuado debe ajustarse a las necesidades de tu negocio, no solo a tu stack tecnológico.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo evalúo el ROI de invertir en un LLM personalizado para mi empresa?
Para evaluar el ROI de invertir en un LLM personalizado para tu empresa, compara los costos totales (infraestructura, tiempo de desarrollo, ajuste fino y alojamiento) con los beneficios medibles como reducción de trabajo manual y aumento de conversiones.
2. ¿Qué KPIs debo seguir para medir la efectividad de un LLM personalizado?
Debes seguir KPIs como precisión de las respuestas (precisión/recuperación o finalización de tareas), latencia (tiempo medio de respuesta), satisfacción del usuario (CSAT/NPS), tasa de contención o resolución y coste por interacción. Estas métricas reflejan el rendimiento técnico del modelo y su impacto en los resultados del negocio.
3. ¿Cómo puedo estimar el coste de mantenimiento a largo plazo de una solución LLM personalizada?
Para estimar el coste de mantenimiento a largo plazo de una solución LLM personalizada, incluye gastos de infraestructura (cómputo en la nube, almacenamiento), actualizaciones de ingeniería, frecuencia de reentrenamiento o ajuste fino, herramientas de monitoreo y adaptación a cambios regulatorios. Si los datos de tu empresa cambian rápidamente, espera mayores costes de reentrenamiento y validación con el tiempo.
4. ¿Cómo puedo comparar diferentes LLMs para mi sector o área específica?
Compara diferentes LLMs probándolos con prompts representativos y específicos de tu sector, y compara su rendimiento en precisión, claridad, tono y relevancia para la tarea. Puedes usar conjuntos de datos internos o benchmarks abiertos como FinancialQA o MedQA según tu industria.
5. ¿Qué estándares de cumplimiento debe cumplir un LLM personalizado si manejo datos de usuarios?
Si manejas datos de usuarios, tu LLM personalizado debe cumplir con estándares como GDPR (para privacidad de datos en la UE), SOC 2 Tipo II (para seguridad operativa) y HIPAA (si manejas datos de salud). El proveedor del LLM debe ofrecer funciones como acceso basado en roles, cifrado de datos en tránsito y en reposo, registros de auditoría y políticas claras de retención y eliminación de datos.
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