Amazon Bedrock, la avanzada plataforma de inteligencia artificial en la nube de Amazon, ha dado un paso significativo hacia la mejora de la transparencia y precisión en el uso de modelos personalizados. La reciente inclusión del soporte para probabilidades logarítmicas en su función de Importación de Modelos Personalizados promete transformar la forma en que los desarrolladores interactúan con la inteligencia artificial.
Con esta nueva característica, los desarrolladores pueden integrar modelos personalizados como Llama, Mistral y Qwen, que han sido ajustados previamente en otras plataformas. Esto se traduce en un acceso sin precedentes a una experiencia sin servidor, todo a través de una API unificada.
Entender la confianza de un modelo en sus predicciones es fundamental, sobre todo cuando se trata de aplicaciones de inteligencia artificial confiables. Los modelos personalizados, al ser enfrentados con consultas específicas de un dominio, requieren una evaluación exhaustiva. Ahora, gracias al soporte de probabilidades logarítmicas, los usuarios disponen de información esencial sobre la confianza de sus modelos a nivel de token, mejorando la visibilidad sobre su comportamiento y facilitando la evaluación y filtrado de resultados.
Las probabilidades logarítmicas permiten medir la certeza del modelo respecto a cada token generado. Un valor más cercano a cero indica una mayor confianza. Por ejemplo, un valor de -0.1 refleja alrededor de un 90% de confianza, mientras que uno de -3.0 sugiere aproximadamente un 5%. Esta herramienta es invaluable para evaluar la confianza en diferentes partes de una respuesta, detectar posibles errores y optimizar costos en sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG).
Para aprovechar esta funcionalidad, los usuarios deben contar con una cuenta activa de AWS con acceso a Amazon Bedrock y los permisos necesarios para utilizar la API. Este avance representa un hito en la búsqueda de una mayor transparencia en la inteligencia artificial, permitiendo la creación de aplicaciones adaptadas a niveles de certeza, fundamentales en sectores críticos como la salud y las finanzas.
Los casos de uso son amplios: desde la identificación de alucinaciones y respuestas poco confiables, hasta la optimización de sistemas RAG y la evaluación de la idoneidad de los modelos. Al proporcionar métricas sobre la confianza del modelo, Amazon Bedrock fortalece la capacidad de los desarrolladores para construir aplicaciones más robustas y seguras. Esta innovación subraya el compromiso de la plataforma con el avance seguro y escalable en el apasionante campo de la inteligencia artificial.
