Introducción
Con el creciente número de LLM como GPT-4o, LLaMA y Claude, junto con muchos más que emergen rápidamente, la pregunta clave de las empresas es cómo elegir el mejor para sus necesidades. Esta guía proporcionará un marco sencillo para seleccionar el LLM más adecuado para los requisitos de su negocio. Cubrirá factores cruciales como el costo, la precisión y la facilidad de uso. Además, este artículo se basa en Rohan Rao's Charla reciente en DataHack Summit 2024 sobre el marco para elegir el LLM adecuado para su negocio.
Además puedes acceder a un curso gratuito desarrollado en la misma charla: Marco para elegir el LLM adecuado para su negocio.
Descripción general
- El artículo presenta un marco para ayudar a las empresas a seleccionar el LLM (modelo de lenguaje grande) adecuado mediante la evaluación del costo, la precisión, la escalabilidad y la compatibilidad técnica.
- Al elegir un LLM, enfatiza que las empresas deben identificar sus necesidades específicas, como atención al cliente, resolución de problemas técnicos o análisis de datos.
- El marco incluye comparaciones detalladas de LLM basadas en factores como capacidades de ajuste, estructura de costos, latencia y características de seguridad adaptadas a diferentes casos de uso.
- Los estudios de casos del mundo real, como las herramientas educativas y la automatización de la atención al cliente, ilustran cómo se pueden aplicar eficazmente los diferentes LLM.
- La conclusión aconseja a las empresas que experimenten y prueben los LLM con datos del mundo real, señalando que no existe un modelo único para todos, pero el marco ayuda a tomar decisiones informadas.
¿Por qué los LLM son importantes para su negocio?
Empresas de muchos sectores diferentes ya se están beneficiando de las capacidades del modelo de lenguaje grande. Pueden ahorrar tiempo y dinero produciendo contenido, automatizando el servicio al cliente y analizando datos. Además, los usuarios no necesitan aprender ninguna habilidad tecnológica especializada; sólo necesitan dominar el lenguaje natural.
Pero, ¿qué puede hacer el LLM?
Los LLM pueden ayudar a los miembros del personal a recuperar datos de una base de datos sin codificación ni experiencia en el dominio. Por lo tanto, los LLM cierran con éxito la brecha de habilidades al brindar a los usuarios acceso a conocimientos técnicos, facilitando la integración más fluida posible de negocios y tecnología.
Un marco simple para elegir un LLM
Elegir el LLM correcto no es una solución única para todos. Depende de tus objetivos específicos y de los problemas que debes resolver. Aquí hay un marco paso a paso para guiarlo:
1. ¿Qué puede hacer? (Capacidad)
Comience por determinar para qué su empresa necesita el LLM. Por ejemplo, ¿lo estás utilizando para ayudar con la atención al cliente, responder preguntas técnicas o hacer algo más? Aquí hay más preguntas:
- ¿Se puede adaptar el LLM a sus necesidades específicas?
- ¿Puede funcionar con sus datos existentes?
- ¿Tiene suficiente “memoria” para manejar entradas largas?
Comparación de capacidades
| LLM | Se puede ajustar | Funciona con datos personalizados | Memoria (longitud del contexto) |
| LLM 1 | Sí | Sí | 2048 fichas |
| Máster en Derecho 2 | No | Sí | 4096 fichas |
| LLM 3 | Sí | No | 1024 fichas |
Por ejemplo, aquí podríamos elegir LLM 2 si no nos importa el ajuste fino y nos centramos más en tener una ventana de contexto más grande.
2. ¿Qué tan preciso es?
La precisión es clave. Si desea un LLM que pueda brindarle respuestas confiables, pruébelo con algunos datos del mundo real para ver qué tan bien se desempeña. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Se puede mejorar el LLM con ajustes?
- ¿Funciona bien constantemente?
Comparación de precisión
| LLM | Precisión general | Precisión con datos personalizados |
| LLM 1 | 90% | 85% |
| Máster en Derecho 2 | 85% | 80% |
| LLM 3 | 88% | 86% |
Aquí, podríamos elegir LLM 3 si priorizamos la precisión con datos personalizados, incluso si su precisión general es ligeramente inferior a LLM 1.
3. ¿Cuánto cuesta?
Los LLM pueden resultar costosos, especialmente cuando están en producción. Algunos cobran por uso (como ChatGPT), mientras que otros tienen costos iniciales de configuración. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿El costo es una tarifa única o continua (como una suscripción)?
- ¿El costo vale los beneficios comerciales?
Comparación de costos
| LLM | Costo | Modelo de precios |
|---|---|---|
| LLM 1 | Alto | Pago por llamada API (tokens) |
| Máster en Derecho 2 | Bajo | Costo único de hardware |
| LLM 3 | Medio | Basado en suscripción |
Si minimizar los costos continuos es una prioridad, LLM 2 podría ser la mejor opción con su costo único de hardware, aunque LLM 1 puede ofrecer más flexibilidad con el precio de pago por uso.
<h3 class="wp-block-heading" id="h-4-is-it-compatible-with-your-tech“>4. ¿Es compatible con su tecnología?
Asegúrese de que el LLM se ajuste a su configuración tecnológica actual. La mayoría de los LLM usan Python, pero su empresa puede usar algo diferente, como Java o Node.js. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Funciona con su pila de tecnología existente?
5. ¿Es fácil de mantener?
A menudo se pasa por alto el mantenimiento, pero es un aspecto importante. Algunos LLM necesitan más actualizaciones o vienen con documentación limitada, lo que podría dificultar las cosas a largo plazo. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿El LLM tiene buen soporte y documentación clara?
Comparación de mantenimiento
| LLM | Nivel de mantenimiento | Calidad de la documentación |
| LLM 1 | Bajo (fácil) | Excelente |
| Máster en Derecho 2 | Medio (moderado) | Limitado |
| LLM 3 | Alto (Difícil) | Inadecuado |
Por ejemplo: si la facilidad de mantenimiento es una prioridad, LLM 1 sería la mejor opción, dadas sus bajas necesidades de mantenimiento y su excelente documentación, incluso si otros modelos pueden ofrecer más funciones.
6. ¿Qué tan rápido es? (Estado latente)
La latencia es el tiempo que tarda un LLM en responder. La velocidad es importante para algunas aplicaciones (como el servicio de atención al cliente), mientras que para otras puede no ser gran cosa. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Qué tan rápido responde el LLM?
Comparación de latencia
| LLM | Tiempo de respuesta | ¿Se puede optimizar? |
| LLM 1 | 100 ms | Sí (80 ms) |
| Máster en Derecho 2 | 300 ms | Sí (250 ms) |
| LLM 3 | 200 ms | Sí (150 ms) |
Por ejemplo, si la velocidad de respuesta es fundamental, como para las aplicaciones de servicio al cliente, LLM 1 sería la mejor opción por su baja latencia y su potencial para una mayor optimización.
7. ¿Puede escalar?
Si su empresa es pequeña, es posible que la ampliación no sea un problema. Pero si espera muchos usuarios, el LLM debe manejar varias personas o muchos datos simultáneamente. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Puede ampliarse para manejar más usuarios o datos?
Comparación de escalabilidad
| LLM | Usuarios máximos | Nivel de escalabilidad |
| LLM 1 | 1000 | Alto |
| Máster en Derecho 2 | 500 | Medio |
| LLM 3 | 1000 | Alto |
Si la escalabilidad es un factor clave y anticipa una gran cantidad de usuarios, tanto LLM 1 como LLM 3 serían opciones adecuadas. Ambos ofrecen alta escalabilidad para admitir hasta 1000 usuarios.
8. Necesidades de infraestructura
Los diferentes LLM tienen diferentes necesidades de infraestructura: algunos están optimizados para la nube, mientras que otros requieren hardware potente como GPU. Considere si su empresa tiene la configuración adecuada tanto para el desarrollo como para la producción. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Se ejecuta de manera eficiente en una o varias GPU/CPU?
- ¿Admite la cuantificación para la implementación en recursos más bajos?
- ¿Se puede implementar on-premise o solo en la nube?
Por ejemplo, si su empresa carece de hardware de alta gama, un LLM optimizado para la nube podría ser la mejor opción, mientras que una solución local sería adecuada para empresas con infraestructura de GPU existente.
9. ¿Es seguro?
La seguridad es importante, especialmente si manejas información confidencial. Asegúrese de que el LLM sea seguro y cumpla con las leyes de protección de datos.
- ¿Tiene almacenamiento de datos seguro?
- ¿Cumple con regulaciones como GDPR?
Comparación de seguridad
| LLM | Funciones de seguridad | Cumple con el RGPD |
| LLM 1 | Alto | Sí |
| Máster en Derecho 2 | Medio | No |
| LLM 3 | Bajo | Sí |
Por ejemplo, si la seguridad y el cumplimiento normativo son las principales prioridades, LLM 1 sería la mejor opción, ya que ofrece alta seguridad y cumple con GDPR, a diferencia de LLM 2.
10. ¿Qué tipo de soporte está disponible?
Un buen soporte puede mejorar o deshacer su experiencia LLM, especialmente cuando encuentra problemas. Aquí hay algunas preguntas:
- ¿Los creadores del LLM brindan apoyo o ayuda?
- ¿Es fácil conectarse si se requiere ayuda para implementar el LLM?
- ¿Cuál es la disponibilidad del apoyo que se brinda?
Considere el LLM que tenga una buena comunidad o soporte comercial disponible.
Ejemplos del mundo real (estudios de caso)
Aquí hay algunos ejemplos del mundo real:
Ejemplo 1: Educación
Problema: Resolver preguntas del examen IIT-JEE
Consideraciones clave:
- Necesita ajustes para conjuntos de datos específicos
- La precisión es crítica
- Debería escalar para manejar miles de usuarios
Ejemplo 2: Automatización de la atención al cliente
Problema: Automatización de consultas de clientes
Consideraciones clave:
- La seguridad es vital (sin fugas de datos)
- Cuestiones de privacidad (los datos de los clientes deben estar protegidos)
Comparando LLM 1, 2 y 3
| Criterios | LLM 1 | Máster en Derecho 2 | LLM 3 |
| Capacidad | Admite ajustes y datos personalizados | Ajustes limitados, contexto amplio | Se admite ajuste fino |
| Exactitud | Alto (90%) | Medio (85%) | Medio (88%) |
| Costo | Alto (precio API) | Bajo (costo único) | Medio (Suscripción) |
| Compatibilidad tecnológica | Basado en Python | Basado en Python | Basado en Python |
| Mantenimiento | Bajo (Fácil) | Medio (moderado) | Alto (actualizaciones frecuentes) |
| Estado latente | Rápido (100 ms) | Lento (300 ms) | Moderado (200 ms) |
| Escalabilidad | Alto (1000 usuarios) | Medio (500 usuarios) | Alto (1000 usuarios) |
| Seguridad | Alto | Medio | Bajo |
| Apoyo | Comunidad fuerte | Soporte limitado | Comunidad de código abierto |
| Cumplimiento de privacidad | Sí (cumple con GDPR) | No | Sí |
Aplicando esto a los casos:
- Estudio de caso 1: Educación (Resolución de preguntas del examen IIT-JEE) LLM 1 sería la opción ideal debido a sus sólidas capacidades de ajuste para conjuntos de datos específicos, alta precisión y capacidad de escalamiento para miles de usuarios, lo que lo hace perfecto para manejar aplicaciones educativas a gran escala. .
- Estudio de caso 2: Customer Support AutomationLLM 1 también es la mejor opción aquí, gracias a sus características de alta seguridad y cumplimiento de GDPR. Estas funciones garantizan que los datos de los clientes estén protegidos, lo cual es fundamental para automatizar las consultas confidenciales de los clientes.
Conclusión
En resumen, elegir el LLM adecuado para su negocio depende de varios factores como el costo, la precisión, la escalabilidad y cómo encaja en su configuración tecnológica. Este marco puede ayudarlo a encontrar el LLM adecuado y asegurarse de probarlo con datos del mundo real antes de comprometerse. Recuerde, no existe un LLM “perfecto”, pero puede encontrar el que mejor se adapte a su negocio explorando, probando y evaluando sus opciones.
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Preguntas frecuentes
Respuesta. Los factores clave incluyen precisión del modelo, escalabilidad, opciones de personalización, integración con sistemas existentes y costo. Evaluar los datos de entrenamiento también es importante, ya que afecta el rendimiento del modelo en su dominio. Para obtener más profundidad, considere leer sobre los estudios comparativos de LLM.
Respuesta. Sí, los LLM se pueden ajustar con datos específicos del dominio para mejorar la relevancia y la precisión. Esto puede ayudar al modelo a comprender mejor la terminología específica de la industria o realizar tareas específicas. Un buen recurso para esto es la investigación de OpenAI sobre el ajuste de modelos GPT.
Respuesta. La seguridad es fundamental, especialmente cuando se manejan datos confidenciales. Asegúrese de que el proveedor ofrezca cifrado de datos sólido, controles de acceso y cumplimiento de regulaciones como GDPR. Es posible que desee explorar artículos sobre implementaciones seguras de IA para obtener más información.
Respuesta. Depende del tamaño del modelo y de la estrategia de implementación. Es posible que necesites infraestructura en la nube o hardware especializado (GPU/TPU) para modelos más grandes. Muchas plataformas ofrecen servicios gestionados, lo que reduce la necesidad de infraestructura dedicada. AWS y Azure ofrecen recursos para obtener más información sobre la implementación de LLM.
Respuesta. Busque modelos alojados en la nube con opciones de escalamiento flexibles. Asegúrese de que el proveedor de LLM admita el escalado dinámico según el uso. La investigación sobre estrategias de escalamiento de infraestructura de IA puede brindarle más orientación sobre este tema.
