En el futuro es probable que sólo unas pocas empresas dispongan de los recursos necesarios para construir y mantener grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT3. Sin embargo, según Sam Altman es probable la aparición en la próxima década de muchas empresas que construyan sobre estos modelos una “segunda capa”, con valoraciones superiores a los mil millones de dólares.
El concepto de “segunda capa” se refiere a empresas construidas sobre modelos base pero con entrenamiento, que permitirá generar inteligencia de negocio para industrias y dominios específicos. Así, se podrían desarrollar soluciones específicas para cada industria basadas en datos sobre aspectos legales, procedimientos, especificaciones, etc.
Para generar valor es necesario pasar de los modelos base a modelos entrenados. Este cambio exige invertir en el etiquetado y desarrollo de datos.
Los modelos especializados superan sistemáticamente a sus homólogos genéricos, como ChatGPT tal y como demuestran los estudios.
La importancia de los datos
Por otra parte OpenAI insiste en la necesidad de contar con al menos 100 ejemplos etiquetados por clase para que el ajuste sea eficaz. Esto significa que el desarrollo de datos no es una tarea mundana. Es algo que pone en marcha un potente ciclo.
Cuantos más ajustes se realicen, más adaptable y potente será el modelo, y la atención pasará del modelo base al perfeccionamiento continuo.
Por lo tanto esta “segunda capa” caracterizada por el desarrollo de datos y el entrenamiento fine-tuning, es donde se materializa el verdadero valor de la IA. Poseer y dominar los datos de entrenamiento resulta clave para impulsar las capacidades de la IA.
Asistentes personales GPT-You
Además, creo que hay bastante valor oculto en la customización de modelos GPT como Asistentes IA personales. Estos modelos presentan barreras de entrada muy fuertes, ya que dependen de la relación del usuario con la máquina en entornos de millones de usuarios cautivos como es el caso de Apple o Google.
Luis García de la Fuente
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