Evaluación de las opciones para la integración de información GenAI junto con consideraciones para su empresa específica
Si bien GenAI es genial, no hay duda de que las empresas que obtienen el mayor valor de GenAI han encontrado una manera de integrar su propia información con el modelo de IA. Sin embargo, lo que no veo necesariamente es una forma clara de pensar cómo una empresa debería abordar su estrategia GenAI. Podrías leer cosas en línea sobre cómo Bloomberg encontró un gran valor al crear su propio modelo de lenguaje grande (LLM) desde cero, o puede que te encuentres con las numerosas publicaciones en las redes sociales sobre lo grandiosa que es la generación aumentada de recuperación (RAG). Para ser claros, cada una de estas tácticas es excelente por sí misma, pero como puedes imaginar, no existe un enfoque único que sirva para todos.
Dicho esto, esta publicación de blog no le brindará una respuesta definitiva para la situación de su empresa. Más bien, nuestro objetivo será brindarle un marco sobre cómo pensar en integrar GenAI con la información de su empresa.. Este post está estructurado en dos apartados de alto nivel. En la primera sección, brindaremos una comprensión general de alto nivel de cada una de las tres opciones distintas, sin llegar a los detalles técnicos esenciales. En la segunda sección, proporcionaré una serie de consideraciones específicas en las que pensar al seleccionar una de las opciones descritas en la primera sección.
Sin más preámbulos, ¡entremos en ello!
En un nivel alto, existen tres formas distintas de aprovechar los datos de su propia empresa. Éstas incluyen…
- Construyendo tu propio modelo desde cero
- Sintonia FINA
- Recuperación de generación aumentada (RAG)
En las siguientes subsecciones, entraremos en más detalles sobre cada uno de estos junto con algunos matices técnicos para cada uno.
Construyendo tu propio modelo desde cero
Tal como suena, esta es la situación en la que construyes tu propio modelo GenAI desde cero. Estos son…