Impulsa la innovación en la IA con modelos open source

En distintos sectores, la inteligencia artificial generativa sigue transformando el modo en que las empresas gestionan las operaciones, toman decisiones y ofrecen soluciones innovadoras.

Desde las experiencias personalizadas de los clientes y la creación automatizada de contenido hasta el soporte mejorado para la toma de decisiones, la inteligencia artificial generativa ayuda a las empresas a optimizar los procesos, aumentar la productividad y explorar nuevas posibilidades. Al invertir en estas soluciones, las empresas pueden fortalecer su capacidad para superar las complejidades, responder a las exigencias cambiantes y alcanzar los objetivos estratégicos.

Sin embargo, muchas empresas deben enfrentar desafíos para aprovechar todo el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial generativa. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) propietarios conllevan altos costos de licencia y requieren muchos recursos de hardware para el entrenamiento y la inferencia, lo que aumenta los costos de su implementación y mantenimiento en los entornos de TI empresarial. El entrenamiento y el perfeccionamiento de los LLM para los casos prácticos del sector y de clientes específicos pueden complicarse cuando los desarrolladores y los especialistas, que conocen todos los requisitos de la empresa y las aplicaciones, carecen de los conocimientos especializados en análisis de datos que se necesitan. Asimismo, los datos propietarios confidenciales que se almacenan en entornos complejos de nube híbrida, como centros de datos privados, recursos de nube pública e implementaciones en el extremo de la red, pueden obstaculizar el entrenamiento efectivo de los modelos de inteligencia artificial generativa, en especial cuando los requisitos normativos limitan el movimiento de datos entre ubicaciones.

Red Hat ofrece un enfoque sencillo que facilita el uso de la inteligencia artificial generativa a los desarrolladores y los especialistas de todas las empresas. Con Red Hat® AI, podrás entrenar y ejecutar los modelos de manera eficiente en implementaciones del servidor de producción, para que los equipos progresen rápidamente en sus procesos de adopción de esta tecnología sin complicaciones innecesarias.

Los LLM comprenden el lenguaje natural y pueden generarlo. Sin embargo, estos modelos pueden ser poco prácticos para muchas aplicaciones empresariales, ya que el entrenamiento y la inferencia requieren muchos recursos, lo que genera altos costos informáticos. Afortunadamente, para muchas empresas, esas funciones son innecesarias, ya que los modelos de lenguaje pequeños (SLM), que están más centrados en tareas específicas, satisfacen mejor sus necesidades.

Al consistir en modelos de menor tamaño que requieren menos energía, datos y recursos informáticos, los SLM son modelos de inteligencia artificial generativa más eficientes y rentables para muchas aplicaciones empresariales. Ofrecen entrenamiento de los modelos más rápido, perfeccionamiento simplificado y un enfoque más sostenible para el desarrollo de la inteligencia artificial. Con una implementación optimizada y un rendimiento mejorado de las aplicaciones basadas en esta tecnología, los SLM reducen los costos y brindan soluciones personalizadas e innovadoras para alcanzar tus objetivos empresariales.

Los SLM ofrecen diversas ventajas para las empresas. Con su tamaño compacto y los pocos requisitos de datos, puedes personalizarlos de manera rápida y eficiente para tareas o ámbitos específicos y, así, obtener modelos de inteligencia artificial generativa más precisos y rentables. Al combinar el conocimiento y la experiencia empresarial directamente en los parámetros de los SLM durante el entrenamiento, puedes mejorar la relevancia de los modelos, reducir la necesidad de volver a entrenarlos y acortar el tiempo de desarrollo de las aplicaciones y los servicios esenciales basados en la inteligencia artificial. Como puedes implementarlos de manera eficiente en entornos de nube privada o de la TI de la empresa en las instalaciones, los SLM facilitan la protección de datos de entrenamiento confidenciales y propietarios, mientras mantienen el control sobre el acceso, lo que simplifica el cumplimiento normativo y reduce la dependencia de proveedores externos. Además, en entornos con recursos limitados e implementaciones en el extremo de la red, los SLM permiten que las aplicaciones en tiempo real se ejecuten directamente en los dispositivos de los usuarios, lo que optimiza el desarrollo y evita tener que contar con una infraestructura en la nube externa.

Las soluciones comerciales de inteligencia artificial suelen generar inquietudes en cuanto a la visibilidad, la seguridad y la privacidad, y la incertidumbre en torno a los datos de entrenamiento y a la precisión de las respuestas puede aumentar el riesgo legal de las empresas. En respuesta a esos desafíos, hay cada vez más LLM open source, que brindan libertad, opciones y transparencia para que puedas comprender mejor los modelos que usas, personalizarlos y confiar en ellos.

Los LLM y los SLM open source incluyen pesos de los modelos y elementos de software open source con licencia, que están previamente entrenados por un proveedor de confianza, por lo que puedes proporcionar datos y conocimientos a los modelos base y a los conjuntos de datos de entrenamiento de forma transparente y segura. Además, evitan la dependencia de un proveedor, así que puedes mantener el control total sobre las soluciones de inteligencia artificial sin limitarte a los sistemas propietarios. Como los proveedores de confianza informan el origen de los datos utilizados para entrenar los modelos open source, puedes evaluar la calidad del modelo y garantizar que no haya datos peligrosos ni sesgados antes de agregar tus propios datos propietarios y confidenciales. Asimismo, las prácticas de control abiertas permiten identificar y reducir los sesgos durante el desarrollo del modelo, lo que impulsa la confianza y la imparcialidad en los sistemas de inteligencia artificial. 

Por último, gracias a los LLM open source con licencia Apache 2.0, obtienes la flexibilidad necesaria para personalizar y controlar los modelos, de manera que puedas garantizar que las soluciones innovadoras cumplan con los requisitos empresariales.

Para muchas empresas, puede resultar difícil ofrecer soluciones de inteligencia artificial que sean rentables y se adapten a las necesidades empresariales. Red Hat Enterprise Linux® AI agiliza y simplifica el desarrollo y la implementación de soluciones empresariales e innovadoras de inteligencia artificial generativa con una plataforma de modelos base estable y uniforme. 

Red Hat Enterprise Linux AI cuenta con funciones avanzadas para el entrenamiento, las pruebas y la ejecución de SLM de tareas específicas, de manera que puedas diseñar aplicaciones y servicios de inteligencia artificial personalizados y rentables. Los modelos open source de inteligencia artificial generativa Granite, que cuentan con la licencia Apache 2.0 para aportar transparencia a los conjuntos de datos de entrenamiento, son un elemento clave de la plataforma, ya que te permiten comenzar a adoptar la inteligencia artificial generativa en menos tiempo y con modelos más pequeños y eficientes, que reducen los costos operativos sin comprometer el rendimiento. Las herramientas de ajuste de modelos de InstructLab, que también están incluidas, simplifican los procesos de perfeccionamiento para que los desarrolladores y los especialistas accedan a esta tecnología. Para hacerlo, adaptan los modelos a los datos de la empresa y amplían el acceso a los modelos de inteligencia artificial generativa que desarrolla la comunidad.

Red Hat Enterprise Linux AI, que se distribuye como una imagen de arranque con bibliotecas de inteligencia artificial conocidas, como PyTorch, y aceleradores optimizados para el hardware de NVIDIA, Intel y AMD, simplifica la integración de tecnologías de inteligencia artificial muy importantes. Al mismo tiempo, optimiza el entrenamiento de modelos y la inferencia en servidores de producción, para que puedas comenzar con tus proyectos de inteligencia artificial generativa con mayor eficiencia. El soporte técnico en la etapa de producción y la indemnización por violación de los derechos de propiedad intelectual (IP) de los modelos te permiten reducir los riesgos y centrarte en diseñar, implementar y gestionar soluciones innovadores de inteligencia artificial con confianza, transparencia y rentabilidad.

Adopta modelos open source de Granite para la IA empresarial

Las aplicaciones y los servicios de inteligencia artificial exitosos requieren modelos que puedan equilibrar la transparencia, los costos y el rendimiento y cumplir con las exigencias de las aplicaciones empresariales. Los modelos open source de inteligencia artificial generativa Granite, que están desarrollados por IBM, abordan las necesidades de las aplicaciones y los casos reales de las empresas. Están optimizados para mejorar los costos y el rendimiento y respaldan una gran variedad de casos prácticos de inteligencia artificial generativa que involucran tanto el lenguaje como el código. En la serie de modelos open source Granite, se encuentra el modelo Granite 3.0 8b, los modelos de lenguaje en inglés Granite 7b y los modelos de código Granite 3b, 8b, 20b y 34b.

Los modelos Granite se distribuyen con la licencia Apache 2.0, que ofrece accesibilidad open source completa. Son modelos base de inteligencia artificial diseñados independientemente y no derivan de modelos propietarios ni modelos que no son open source. Además, IBM divulga los conjuntos de datos y las metodologías utilizadas para el entrenamiento, lo que aporta mayor transparencia y confianza a tus soluciones de inteligencia artificial esenciales. Lee el informe técnico de los modelos de lenguaje Granite 3.0 para obtener información detallada sobre su entrenamiento y las prácticas que demuestran el compromiso de IBM con la responsabilidad y la tecnología de open source.

Los modelos open source Granite de lenguaje y código, que cuentan con las garantías de Red Hat, ofrecen una solución lista para su uso empresarial con la que se pueden desarrollar e implementar aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas. Al combinar los modelos innovadores de IBM con la confiabilidad y el respaldo de las plataformas de Red Hat, puedes adoptar las soluciones open source de inteligencia artificial generativa con seguridad para abordar los desafíos y reducir los riesgos en toda la empresa.

Democratiza el desarrollo de la IA con InstructLab

La adaptación de los modelos de inteligencia artificial generativa a tus necesidades empresariales puede ser difícil y llevar mucho tiempo, sobre todo si careces de experiencia y recursos. Las herramientas de ajuste de modelos de InstructLab te permiten personalizar los modelos con habilidades y conocimientos especializados. InstructLab se basa en la tecnología de ajuste a gran escala de los chatbots (LAB) y utiliza un enfoque centrado en taxonomías para generar y entrenar modelos con datos sintéticos de alta calidad. Como resultado, puedes mejorar los modelos de inteligencia artificial utilizando mucha menos información generada por personas y menos recursos informáticos que los que se suelen necesitar para volver a entrenar a un modelo. 

InstructLab simplifica el entrenamiento y el perfeccionamiento, lo que permite contar con más colaboradores en el desarrollo del modelo de inteligencia artificial generativa, incluidos desarrolladores y especialistas sin mucha experiencia en análisis de datos. Al fomentar la participación directa de especialistas en el diseño de soluciones innovadoras, InstructLab promueve la colaboración entre equipos técnicos y partes interesadas, lo cual garantiza que las aplicaciones y los servicios se adapten a las necesidades reales. La democratización del ajuste de modelos agiliza la obtención de resultados, por lo que toda la empresa puede perfeccionar los modelos y alcanzar los objetivos de forma más eficiente. Por lo tanto, puedes adaptar los modelos de inteligencia artificial generativa a los objetivos operativos y estratégicos y mejorar la precisión y la relevancia de las soluciones esenciales. Mediante la integración eficiente y rentable del conocimiento empresarial, InstructLab te permite obtener resultados más rápidos y un mayor retorno de la inversión en inteligencia artificial.

InstructLab aplica un enfoque iterativo para el perfeccionamiento de los modelos de inteligencia artificial generativa. Promueve la colaboración al permitir que los miembros de los equipos contribuyan con su experiencia y que los especialistas validen y aprueben los aportes. Gracias a este proceso, tus modelos serán transparentes, relevantes e imparciales a medida que evolucionen.

Independientemente de la etapa del proceso de adopción de la inteligencia artificial en el que te encuentres, Red Hat Enterprise Linux AI ofrece la uniformidad, la confiabilidad y la innovación que necesitas para alcanzar el éxito. Con una base operativa open source confiable y tecnologías de inteligencia artificial integradas, puedes comenzar con tus proyectos más fácilmente y llevar tus ideas desde la concepción hasta la etapa de producción en menos tiempo.

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