Los modelos base para la IA

Se trata de modelos de aprendizaje automático (ML) que se entrenan previamente para llevar a cabo diversas tareas. 

Hasta hace poco, los sistemas de inteligencia artificial (IA) eran herramientas especializadas; es decir, el modelo de ML se entrenaba para una aplicación específica o un caso práctico único. Incorporamos el término "modelo base" a nuestro léxico cuando los especialistas empezaron a observar dos tendencias en el área del aprendizaje automático:

1. Se utilizaba una cantidad reducida de arquitecturas de aprendizaje profundo a fin de lograr resultados para una amplia variedad de tareas.
2. A partir de un modelo de IA podían surgir conceptos nuevos que no se habían previsto originalmente en su entrenamiento. 

Los modelos base se programaron para funcionar con una comprensión contextual general de los patrones, las estructuras y las representaciones. Esta comprensión básica de la comunicación y la identificación de los patrones genera una serie de conocimientos esenciales que pueden seguir modificándose o ajustándose para realizar tareas específicas de cada área en casi cualquier sector.

El aprendizaje por transferencia y la capacidad de ajuste son dos características determinantes que posibilitan el funcionamiento de los modelos base.La primera hace referencia a la capacidad de un modelo de aplicar la información sobre una situación a otra y de seguir desarrollando el conocimiento interno que posee.

La segunda se refiere al sistema de hardware, concretamente a las unidades de procesamiento gráfico (GPU) que permiten que el modelo realice diversos procesos informáticos en simultáneo, lo que se conoce como procesamiento paralelo. Las GPU son esenciales para entrenar e implementar los modelos de aprendizaje profundo, como los modelos base, dado que permiten procesar los datos y realizar cálculos estadísticos complejos con rapidez.

El aprendizaje profundo y los modelos base
Muchos de los modelos base, especialmente los que se usan en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión artificial y el procesamiento de audio, se entrenan previamente con las técnicas de aprendizaje profundo. Muchos de estos modelos, aunque no todos, se basan en esta tecnología, la cual ha ayudado a impulsar varios avances en este campo. El aprendizaje profundo, también conocido como aprendizaje neuronal profundo o redes neuronales profundas, enseña a las computadoras a aprender a través de la observación, de manera similar a las personas. 

Los transformadores y los modelos base
Si bien los transformadores no se utilizan en todos los modelos base, son una arquitectura que se emplea mucho para diseñar aquellos que incluyen texto, como ChatGPT, BERT y DALL-E 2. Estos mejoran el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático porque les permiten captar las relaciones y las dependencias contextuales entre los elementos en una secuencia de datos. Los transformadores son un tipo de red neuronal artificial (ANN) que se usa en los modelos de NLP; sin embargo, no suelen emplearse en los de aprendizaje automático que utilizan exclusivamente la visión artificial o el procesamiento digital de voz.

Una vez que el modelo base está entrenado, puede utilizar el conocimiento que adquirió de los enormes conjuntos de datos para resolver problemas, y las empresas pueden obtener información útil y contribuciones de diversas formas a partir de esta habilidad. Estas son algunas de las tareas generales de las que puede encargarse el modelo base:

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Los modelos base entrenados con el NLP reconocen el contexto, la gramática y las estructuras lingüísticas, por lo que pueden generar y extraer información a partir de los datos utilizados en su entrenamiento. Para las empresas que desean analizar mensajes escritos, como comentarios de clientes, reseñas en línea o publicaciones en las redes sociales, puede ser útil perfeccionarlos para que asocien el texto con emociones, ya sean positivas, negativas o neutras. El NLP es un ámbito más amplio que abarca el desarrollo y la aplicación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Visión artificial
Cuando el modelo puede reconocer formas y rasgos básicos, significa que podrá comenzar a identificar patrones. Al perfeccionar los modelos de visión artificial, es posible automatizar los procesos de moderación de contenido, reconocimiento facial y clasificación de imágenes. Estos modelos también pueden generar imágenes nuevas en torno a los patrones aprendidos. 

Procesamiento digital de voz o audio
Si el modelo puede reconocer elementos fonéticos, nos entenderá cuando hablemos, lo cual hace que la comunicación sea más eficiente e inclusiva. Los asistentes virtuales, el soporte en varios idiomas, los comandos de voz y las funciones como la transcripción fomentan la accesibilidad y la productividad. 

Si las empresas perfeccionan el modelo, pueden diseñar sistemas de aprendizaje automático más especializados para abordar necesidades específicas de cada sector, como la detección de fraudes para las instituciones financieras, la secuenciación genética para los servicios de salud, los chatbots para la atención al cliente y mucho más.

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Los modelos base ofrecen accesibilidad y cierto grado de sofisticación en el ámbito de la IA que no todas las empresas pueden lograr por sí solas, ya que no tienen los recursos para hacerlo. Aquellas que los adoptan y los mejoran, pueden superar obstáculos comunes, por ejemplo:

Acceso limitado a los datos de calidad: estos modelos utilizan datos a los que una gran cantidad de empresas no tienen acceso.

Rendimiento y precisión del modelo: una empresa necesitaría meses o incluso años para lograr por cuenta propia la calidad de precisión que ofrecen estos modelos. 

Obtención de resultados: el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático puede requerir mucho tiempo y recursos. Los modelos base ofrecen un entrenamiento previo de referencia que las empresas pueden ajustar para obtener resultados que se adapten a sus necesidades. 

Personal especializado limitado: los modelos base permiten que las empresas utilicen la IA y el ML sin tener que realizar grandes inversiones en recursos para el análisis de datos.

Gestión de los gastos: con el uso de un modelo base, ya no es necesario utilizar el sistema de hardware costoso requerido para el entrenamiento inicial. Si bien hay costos asociados con la distribución y el perfeccionamiento del modelo final, es solo una pequeña parte de lo que costaría entrenar al modelo base.

Si bien los modelos base tienen muchas aplicaciones interesantes, también hay que tener en cuenta una serie de posibles desafíos.

Costo
Se necesita una gran cantidad de recursos para desarrollar, entrenar e implementar los modelos base. La etapa inicial del entrenamiento necesita muchísimos datos genéricos, utiliza decenas de miles de GPU y requiere un grupo de analistas de datos e ingenieros de aprendizaje automático. 

Interpretación 
El término "caja negra" hace referencia a los programas de IA que ejecutan una tarea dentro de su red neuronal, pero no muestran su trabajo, lo cual implica que nadie puede explicar con exactitud cómo se generó un resultado en particular, ni siquiera los analistas de datos ni los ingenieros que crearon el algoritmo. La falta de interpretación de los modelos de caja negra puede generar consecuencias dañinas cuando se utilizan para la toma de decisiones que conllevan grandes riesgos, en especial en los sectores de atención de la salud, justicia penal y finanzas. Este efecto puede darse en cualquier modelo basado en la red neuronal, no solo en los de base. 

Privacidad y seguridad 
Los modelos base requieren acceso a muchísima información y, en algunas ocasiones, eso incluye los datos de los clientes o de las empresas. Se debe tener especial cuidado con este tema si se prevé que proveedores externos implementarán este modelo o accederán a él.

Precisión y sesgo
Si un modelo de aprendizaje profundo se entrena con datos sesgados o datos que no brindan una representación precisa de la población, se pueden obtener resultados erróneos. Desafortunadamente, los prejuicios humanos suelen transferirse a la inteligencia artificial, lo cual implica el riesgo de que se obtengan algoritmos discriminatorios y resultados sesgados. A medida que las empresas aprovechan la IA para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se implementen estrategias para minimizar el sesgo. El primer paso es la implementación de procesos inclusivos de diseño y una mayor consciencia de la representación de la diversidad en los datos recopilados. 

Cuando se trata de los modelos base, nos centramos en proporcionar la infraestructura subyacente de cargas de trabajo, lo cual incluye el entorno para entrenarlos, perfeccionarlos, distribuirlos y ajustar las instrucciones.

Red Hat® OpenShift® es una plataforma líder de desarrollo de contenedores para entornos híbridos y multicloud que posibilita la colaboración entre los analistas de datos y los desarrolladores de software. Agiliza la implementación de las aplicaciones inteligentes en los entornos de nube híbrida, desde los centros de datos hasta el extremo de la red y varias nubes.

Con Red Hat OpenShift Data Science, las empresas tienen acceso a los recursos para agilizar el desarrollo, el entrenamiento, las pruebas y la implementación de los modelos de aprendizaje automático organizados en contenedores, sin tener que diseñar ni instalar la infraestructura de Kubernetes. 

Gracias a Red Hat OpenShift AI, los clientes pueden ajustar sus sistemas con mayor confianza para entrenar los modelos base con las funciones de aceleración de la GPU propias de OpenShift, ya sea en las instalaciones o mediante un servicio de nube. También se encarga de impulsar IBM watsonx y Ansible® Lightspeed.

Ansible Lightspeed con IBM watsonx Code Assistant es un servicio de IA generativa que permite a los desarrolladores generar contenido de Ansible con mayor eficiencia. Lee el texto sencillo que los usuarios escriben en inglés y, luego, interactúa con los modelos base watsonx de IBM para generar recomendaciones de código para las tareas de automatización, que después se utilizarán para crear playbooks de Ansible. Implemente Ansible Lightspeed en Red Hat OpenShift para simplificar las tareas difíciles en Kubernetes mediante la automatización y la organización inteligentes.