En un evento reciente, el Director y Arquitecto Divisional de Capital One, Srinath Godavarthi, presentó innovadoras estrategias para optimizar el rendimiento y la calidad de salida de la inteligencia artificial generativa. La conferencia se centró en la importancia de los modelos base y los desafíos asociados, como la variabilidad en la calidad de resultados y las «alucinaciones» causadas por datos de entrenamiento ruidosos.
Godavarthi detalló cuatro estrategias clave para mejorar el rendimiento de los modelos: diseño de prompts, generación aumentada de recuperación (RAG), ajuste fino y construcción de modelos desde cero. Estas estrategias ofrecen distintas ventajas. El diseño de prompts permite mejoras rápidas y efectivas, mientras que el ajuste fino proporciona una personalización más detallada para tareas específicas. La elección de la estrategia adecuada depende de las necesidades y la complejidad de cada caso.
Este enfoque subraya la necesidad urgente de abordar los problemas inherentes a la inteligencia artificial generativa, ofreciendo soluciones concretas para maximizar su efectividad en diversas aplicaciones. La intervención de Godavarthi aporta una perspectiva crítica y novedosa en el camino hacia la mejora continua de estas tecnologías emergentes.
