Los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado el panorama de la inteligencia artificial, ampliando los límites de lo posible al generar contenido similar al humano con una precisión y calidad increíbles. Sin embargo, a pesar de sus impresionantes capacidades, estos modelos enfrentan ciertos desafíos para mantener el conocimiento actualizado y abordar temas específicos de dominio.

El poder y las limitaciones de los LLMs

Los LLMs están pre entrenados con grandes conjuntos de datos textuales, lo que les permite aprender las sutilezas del lenguaje, como la sintaxis y la semántica.

A pesar de este avanzado entrenamiento, los LLMs a menudo se enfrentan a limitaciones debido a la naturaleza amplia de su base de conocimientos, que puede quedar obsoleta rápidamente en el dinámico mundo actual. Además, en dominios complejos y especializados, los LLMs pueden generar «alucinaciones» —información falsa, inexacta o no basada en hechos, que puede parecer plausible pero carece de autenticidad.

El papel de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Para superar estas limitaciones y mejorar el rendimiento de los LLMs, ha surgido una solución llamada Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Esta técnica mejora la capacidad de los LLMs para generar información precisa y contextualmente relevante al integrar fuentes de conocimiento externas.

RAG permite a los LLMs acceder a información actualizada, proporcionando un mecanismo para generar respuestas que no solo son similares al lenguaje humano, sino que también están alineadas con los hechos más recientes y adaptadas al dominio en cuestión.

Gen.ai Uploader de Visor.ai

Visor.ai aprovecha el poder de RAG al presentar Gen.ai Uploader, una función fácil de usar que permite a nuestros clientes mejorar el rendimiento de los LLMs en sus sectores específicos. Al permitir que los usuarios suban documentos externos importantes, como PDFs, URLs o archivos DOCX, GenAI Uploader integra estos conjuntos de datos personalizados con el poder generativo de los LLMs.

Con Gen.ai Uploader, nuestros clientes pueden personalizar al máximo el comportamiento y las respuestas de RAG, reduciendo las “alucinaciones” y asegurando interacciones más precisas y confiables.La propuesta de valor de Visor.ai pone el foco en la capacidad de aprovechar el rendimiento de los LLMs y RAG para ofrecer una respuesta completamente personalizada y confiable.

¿Cómo funciona?

A través de un panel de control intuitivo, los usuarios pueden subir contenido específico de su dominio para garantizar que la IA utilice información relevante y actualizada. Esta integración ayuda a evitar los problemas de conocimiento obsoleto o generalizado, asegurando que la IA pueda abordar temas complejos y especializados con mayor precisión.

Conclusión

Gen.ai Uploader representa un gran avance en la tecnología de IA, combinando las amplias capacidades de los LLMs con el poder de la Generación Aumentada por Recuperación. Al permitir que los usuarios introduzcan conocimientos específicos y actualizados, Visor.ai ofrece una solución de alto rendimiento adaptada a las necesidades de las empresas, ayudándoles a resolver problemas complejos con confianza y precisión. Desbloquea el poder de la innovación y eficiencia con Visor.ai – Contáctanos.

La tecnología de inteligencia artificial (IA) está avanzando a un ritmo sin precedentes, impulsada en gran parte por el rápido desarrollo y la publicación de nuevos Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs o Large Language Models por sus siglas en inglés). Aunque estos modelos ofrecen mejoras impresionantes en el rendimiento, la transición a versiones más recientes puede plantear desafíos debido a variaciones en su salida y comportamiento. Estas variaciones pueden llevar a respuestas no deseadas e inesperadas, lo que puede afectar negativamente a los servicios. Asegurar la estabilidad y la calidad de los servicios durante las transiciones de modelo puede ser una tarea tanto laboriosa como técnicamente exigente. Para abordar estos desafíos, Visor.ai ahora ofrece dos nuevos enfoques multimodales: H.ermes y H.ermes 2.

¿O que significa H.ermes?

H.ermes y H.ermes 2 son enfoques multimodales que utilizan Modelos de Lenguaje de Gran Escala de última generación, concretamente transformadores generativos pre-entrenados (GPT) y que han sidodesarrollados internamente por Visor.ai, junto con modelos clásicos de aprendizaje automático. 

Un enfoque multimodal aprovecha las ventajas tanto del aprendizaje profundo como del aprendizaje automático tradicional, lo que resulta en un rendimiento potencialmente superior en una amplia gama de aplicaciones. En comparación con las técnicas clásicas de aprendizaje automático, el enfoque multimodal de H.ermes es capaz de realizar un razonamiento profundo y comprender  contextos complejos teniendo en cuenta la variabilidad y ambigüedad en el lenguaje humano. Puede gestionar tareas como resumir, , generar  texto y dar respuestas a preguntas. Cada tarea se puede personalizar a través de una interfaz intuitiva y fácil de usar, sin requerir conocimientos técnicos. 

Por otro lado, comparado con el uso de un modelo solo de LLMs, los enfoques multimodales se benefician de la precisión y exactitud que los modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden ofrecer para tareas específicas y limitadas.

Conclusión

Estos enfoques multimodales están diseñados para actualizarse constantemente y seguir el ritmo de los avances en la tecnología de IA, al mismo tiempo que mantienen la estabilidad y calidad del servicio para nuestros clientes. Esto se logra mediante el uso de varias técnicas de IA para reducir las alucinaciones de IA, un fenómeno en el que el modelo genera información que parece plausible pero que es incorrecta, engañosa o completamente inventada. Para clientes que necesiten un modelo LLM más pequeño y con menores costes, Visor.ai ofrece H.ermes. Por otro lado, para aquellos clientes que requieren un modelo LLM más potente, Visor.ai proporciona H.ermes 2. Otra ventaja frente a otros LLMs es el soporte continuo al cliente.