¿Cuándo usar Prompting, Fine-Tuning o RAG? Guía sobre técnicas para aprovechar el potencial de la IA

Prompting, fine-tuning y RAG  (Generación Aumentada por Recuperación) son técnicas utilizadas para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM). De esta forma, son capaces de comprender y generar lenguaje humano de manera más efectiva, lo que los hace útiles para una variedad de tareas. Esta guía revela en qué se consiste cada una de estas técnicas y cuándo emplearlas para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial.

Prompting: el generalista

El prompting es una técnica consiste en modificar la instrucción inicial (prompt) para guiar las respuestas del modelo hacia el resultado deseado. Esto implica:

1. Identificar la tarea específica para la cual se necesita mejorar el rendimiento del modelo.
2. Crear prompts que guíen al modelo hacia la generación de las respuestas deseadas.
3. Probar la salida del modelo utilizando los prompts diseñados y realizar ajustes según sea necesario.
4. Ajustar los prompts en función de los resultados de la evaluación hasta que el rendimiento del modelo sea óptimo.

Piensa en el prompting como una conversación con una IA, en la que formulas tu pregunta o instrucción y la IA responde en función del conocimiento que ya tiene, si no es la respuesta correcta o está incompleta, se sigue conversando con la IA hasta obtener un resultado satisfactorio. En defintiiva, es como tener un mando a distancia universal al que solo necesitas pulsar los botones correctos para obtener lo que deseas.

Principales ventajas

• No requiere un perfil técnico, lo cual significa que cualquier persona puede empezar a utilizar esta técnica sin necesidad de conocimientos en programación.
• Es una opción válida tanto para la creación de contenido, como para resolver cuestiones sencillas. Esta flexibilidad le proporciona la capacidad para adaptarse a diferentes áreas profesionales  y tipos de usuarios sin problemas.
• Permite a los usuarios obtener resultados en cuestión de segundos. Esto es particularmente útil para situaciones donde el tiempo es un factor crítico y se necesita una solución casi inmediata.
• No necesita entrenamiento adicional, ya que el modelo ya cuenta con una base de conocimientos.

Todo ello hace que esta técnica sea idónea para creación de contenido, sesiones de brainstorming, preguntas rápidas y tareas de propósito general donde la velocidad y la flexibilidad son más importantes que la especialización.

Fine-Tuning: el especialista

El fine-tuning es un proceso que adapta un modelo preentrenado para que realice una tarea específica de manera más efectiva. Este proceso aprovecha el conocimiento general que el modelo ya ha adquirido al ser entrenado y se le enseña todo el conocimiento necesario para convertirlo en un experto en una determinada materia. El fine-tuning implica los siguientes pasos:

1. Utilizar un modelo que haya sido entrenado en un conjunto de datos grande y diverso.
2. Recopilar un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea relacionada con la materia o temática en la que se desea centrar.
3. Entrenar el modelo preentrenado en el conjunto de datos específico, lo que le permite ajustar sus parámetros.
4. Probar el modelo para evaluar su rendimiento.

Por ejemplo, en la industria médica, el fine-tuning se ha utilizado para crear modelos que pueden analizar informes médicos y ofrecer un diagnóstico previo con una precisión mejorada. Esto permite a los profesionales de la salud ahorrar tiempo y centrarse en casos más críticos y complejos que requieren su experiencia.

Principales ventajas

• Rendimiento superior en tareas especializadas, permitiendo que los modelos se adapten mejor a tareas complejas y específicas que requieren un alto grado de comprensión y precisión.
• Respuestas personalizadas para tus necesidades específicas, logrando un nivel de detalle que no es posible con modelos generales. Esto resulta clave en sectores como el legal o el médico, donde cada contexto tiene requisitos únicos.
• Mejor precisión en contextos de dominio específico, lo cual se traduce en un rendimiento más fiable y relevante para usuarios que necesitan soluciones muy concretas. Estos modelos son capaces de entender mejor el vocabulario y las características propias de un determinado ámbito profesional.
• Menor necesidad de prompting, ya que el modelo aprende a anticipar y responder según las particularidades del tema en el que es experto sin requerir extensas instrucciones. Esto simplifica la interacción y mejora la experiencia del usuario al reducir los esfuerzos de ajuste en cada consulta.

Es el más apropiado para construir chatbots específicos, generación de contenido especializado (como documentación técnica o textos legales) y tareas que requieren una gran experiencia en la materia.

RAG: el más actualizado

A diferencia de prompting y fine-tuning, que se basan en el conocimiento interno del modelo, RAG combina la capacidad de la IA con una base de datos externa para mejorar la precisión de la respuesta y actualizar la información en tiempo real. Esto lo hace especialmente útil cuando se necesita información actualizada, donde el prompting podría no ser suficiente y el fine-tuning sería demasiado costoso de actualizar. El proceso de RAG funciona de la siguiente manera:

1. Comprender la pregunta del usuario.
2. Buscar la mejor información de fuentes externas, como artículos o bases de datos.
3. Combinar esta información con lo que el modelo ya sabe.
4. Proporcionar una respuesta completa y precisa.

RAG es como darle a tu IA un asistente de investigación en tiempo real. Antes de responder a cualquier consulta, verifica una base de conocimientos externa para asegurar que sus respuestas estan actualizadas.

Principales ventajas

• Mayor precisión gracias al conocimiento externo, lo cual permite ofrecer respuestas más exactas y justificadas que se apoyan en una base de información constantemente actualizada.
• Mejor comprensión contextual, ya que el acceso a fuentes de conocimiento externo facilita que la IA entienda mejor los matices de cada consulta, proporcionando respuestas más completas y detalladas.
• Escalable a grandes volúmenes de información, permitiendo trabajar con extensas bases de datos y procesar consultas de manera eficiente sin perder precisión.
• Reducción de riesgos de alucinaciones, ya que el modelo tiene acceso a información verificable y externa, disminuyendo la probabilidad de generar respuestas incorrectas o inexactas.

Resulta idóneo para aplicaciones que requieren mucho conocimiento, asistencia en investigación y sistemas de atención al cliente que necesitan información específica y actualizada.

Cómo elegir la opción más adecuada

No existe una respuesta única, sino que la opción más adecuada dependerá de varios factores.

Disponibilidad de recursos

• Prompting: Necesita pocos recursos, ya que se basa en el modelo preentrenado sin requerir ajustes adicionales. Esto lo hace ideal para implementaciones rápidas y entornos donde la infraestructura técnica es limitada.
• Fine-Tuning: Requiere una gran capacidad computacional y datos de entrenamiento. Además, necesita una infraestructura robusta para manejar el proceso de ajuste, lo que implica también contar con equipos especializados y tiempos prolongados de entrenamiento. Esta necesidad de recursos incluye tanto un hardware potente como acceso a grandes volúmenes de datos relevantes y de calidad.
• RAG: Necesita una base de conocimiento con un alto mantenimiento y un sistema de recuperación que pueda gestionar la actualización constante de la información. Además, se necesita mantener la conexión con bases de datos externas y asegurarse de que estas estén actualizadas para garantizar la precisión de las respuestas. Esta infraestructura puede ser costosa y compleja, ya que requiere también la integración de un mecanismo de búsqueda eficiente para acceder a grandes volúmenes de información.

Limitaciones de tiempo

• Prompting: Implementación inmediata, permitiendo que los usuarios obtengan resultados en tiempo real sin ninguna preparación previa. Esto es extremadamente ventajoso cuando se necesita una respuesta rápida y no hay tiempo para preparar o ajustar el modelo.
• Fine-Tuning: Desarrollo de días a semanas, dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de datos necesarios para el entrenamiento. Además, el proceso de ajuste requiere iteraciones para garantizar la precisión, lo cual puede extender el tiempo necesario, especialmente si el área de conocimiento es muy específico o si hay limitaciones en la disponibilidad de datos.
• RAG: Su tiempo de configuración es moderado, pero requiere mantenimiento continuo para asegurar que la base de conocimientos esté siempre actualizada. Esto significa que el esfuerzo inicial no es tan alto como el fine-tuning, pero es necesario invertir tiempo y recursos regularmente para mantener la relevancia y exactitud de la información, especialmente en entornos en los que la información se actualiza de forma constante.

Requisitos de precisión

• Prompting: Óptimo para tareas generales, como responder preguntas generalistas, crear contenido que no requiera un alto nivel de exactitud o cuando el contexto es lo suficientemente amplio como para que una respuesta aproximada sea suficiente.
• Fine-Tuning: Excelente para dominios específicos, ya que permite al modelo entender el contexto y el vocabulario técnico de un área concreta. Es especialmente útil cuando se necesita una alta precisión y adaptabilidad a un conjunto particular de datos, como en la creación de contenidos legales, médicos o técnicos que requieren precisión terminológica y comprensión específica.
• RAG: Excelente para respuestas basadas en hechos, ya que consulta una base de conocimiento externa para proporcionar información verificada y actualizada. Es ideal para situaciones en las que la precisión y la actualidad de la información son esenciales, como en servicios de atención al cliente, donde la calidad de la respuesta depende directamente de la veracidad de los datos externos.

Conclusión

En resumen, prompting, fine-tuning y RAG son técnicas complementarias que se utilizan para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje. Cada técnica tiene sus propias ventajas y desventajas y la elección de la técnica más adecuada depende de la tarea específica que se vaya a realizar, de los recursos disponibles y los objetivos marcados. Por todo ello, comprender cómo funcionan estas tres técnicas resulta esencial para cualquiera que quiera aprovechar el potencial de la IA. Saber cuándo usar cada una de ellas puede marcar la diferencia en tu productividad personal y profesional. ra todos.

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