La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que abordamos problemas complejos y tomamos decisiones en diversas áreas, desde la atención médica hasta la optimización de procesos empresariales. Para los desarrolladores profesionales, es fundamental mantenerse al tanto de las últimas innovaciones y tecnologías en IA que permiten crear soluciones más efectivas y de mayor impacto. En este artículo, exploraremos las recientes mejoras presentadas por Microsoft Azure, incluyendo las innovaciones en los modelos Phi, el enfoque RAG simplificado para mejorar la respuesta a preguntas y los modelos generativos personalizados de IA que ofrecen una mayor adaptabilidad a diferentes aplicaciones. Estas herramientas y avances permiten a los desarrolladores diseñar y perfeccionar soluciones de IA más sólidas, eficientes y específicas para las necesidades de cada proyecto.
La Serie Phi-3.5 y su enfoque en eficiencia y sostenibilidad
Microsoft ha presentado su última innovación en inteligencia artificial con la serie Phi-3.5, una familia de modelos de lenguaje pequeños pero potentes diseñados para mejorar el rendimiento en una amplia gama de tareas. Esta serie incluye tres modelos clave: Phi-3.5-mini-instruct, Phi-3.5-MoE-instruct y Phi-3.5-vision-instruct, que abordan diferentes tipos de problemas y aplicaciones, desde la generación de código y la resolución de problemas lógicos o matemáticos hasta el procesamiento de texto e imágenes para aplicaciones como el reconocimiento óptico de caracteres y el análisis de gráficos.
El modelo Phi-3.5-mini-instruct se optimiza para tareas de razonamiento rápido y cuenta con 3.8 mil millones de parámetros, permitiéndole competir eficazmente con modelos más grandes. El modelo Phi-3.5-MoE-instruct es el modelo más grande de la serie con 42 mil millones de parámetros y utiliza la arquitectura Mixture of Experts (MoE) para manejar eficientemente tareas complejas en múltiples idiomas. Por último, el modelo Phi-3.5-vision-instruct es un modelo multimodal con 4.2 mil millones de parámetros, capaz de procesar tanto texto como imágenes.
Estos modelos de la serie Phi-3.5 tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos con una ventana de contexto de hasta 128,000 tokens, lo que les permite manejar documentos extensos y conversaciones complejas con una coherencia y contexto excepcionales. Fueron entrenados en vastas cantidades de datos de alta calidad utilizando tecnologías de vanguardia y están disponibles bajo una licencia open-source MIT para fomentar la adopción y experimentación por parte de los desarrolladores.
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Calidad de los modelos Phi-3.5 versus tamaño en SLM (Small Language Models)
Lo más destacado de la estrategia de Microsoft con la serie Phi-3.5 es su enfoque en la eficiencia y la sostenibilidad. A pesar de su tamaño más pequeño, estos modelos pueden competir e incluso superar a modelos más grandes en tareas específicas, desafiando la noción tradicional de que "más grande es mejor" en inteligencia artificial. Este enfoque en la eficiencia se traduce en requisitos computacionales reducidos, tiempos de inferencia más rápidos y un menor impacto ambiental. La serie Phi-3.5 de Microsoft marca un cambio significativo en el desarrollo de IA, estableciendo un nuevo estándar en la industria que prioriza la sostenibilidad y la accesibilidad sin sacrificar el rendimiento.
Optimización de aplicaciones de IA mediante RAG y Azure
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un enfoque avanzado en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA) que optimiza la salida de un modelo lingüístico de gran tamaño, de manera que consulte una base de conocimientos autorizada fuera de los datos de entrenamiento antes de generar una respuesta. Este proceso permite mejorar los resultados de los modelos lingüísticos de gran tamaño, haciéndolos más relevantes, precisos y útiles en diferentes contextos sin necesidad de reentrenar el modelo.
Microsoft está simplificando los procesos de RAG para aplicaciones de IA generativa, mediante la integración de la preparación de datos y el uso de incrustaciones en un flujo de trabajo unificado. La búsqueda vectorial en RAG requiere una preparación de datos significativa, lo que implica ingerir, analizar, enriquecer, incrustar e indexar datos de múltiples fuentes.
Para automatizar y agilizar estos procesos, Microsoft ha anunciado la disponibilidad general de la vectorización integrada en Azure AI Search. La vectorización integrada permite la indexación automática de vectores y la consulta utilizando modelos de incrustación integrados, lo que ayuda a las aplicaciones a aprovechar al máximo el potencial de los datos.
La vectorización integrada en Azure AI Search mejora la productividad de los desarrolladores y permite a las organizaciones ofrecer sistemas RAG como soluciones listas para usar en nuevos proyectos. Esto facilita la creación rápida de aplicaciones específicas para los conjuntos de datos y necesidades de cada equipo, sin tener que construir una implementación personalizada en cada ocasión.
Vectorización integrada en Azure AI Search
RAG también destaca por su flexibilidad y adaptabilidad, lo que permite a los desarrolladores utilizar este enfoque en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta sistemas de búsqueda y recomendación. Esto permite trabajar con el entorno de Azure y Microsoft para crear soluciones personalizadas y específicas para sus necesidades y dominios de aplicación.
Además, RAG se puede integrar fácilmente con otras tecnologías de Azure y Microsoft, como el procesamiento del lenguaje natural, la analítica de datos y la inteligencia empresarial.
Las aplicaciones prácticas de RAG para desarrolladores que trabajan con Azure y Microsoft incluyen:
- Asistentes virtuales y chatbots: RAG puede utilizarse para mejorar la capacidad de respuesta y la precisión de los asistentes virtuales y chatbots, proporcionando respuestas más precisas y relevantes a las preguntas de los usuarios.
- Sistemas de búsqueda y recomendación: RAG puede aplicarse para mejorar la eficacia de los sistemas de búsqueda y recomendación, proporcionando respuestas y sugerencias más relevantes a las consultas de los usuarios.
- Análisis de documentos y extracción de información: RAG puede utilizarse en aplicaciones de análisis de documentos y extracción de información para identificar y extraer datos relevantes de múltiples fuentes y documentos, utilizando la vectorización y la indexación integrada en Azure AI Search.
Modelos generativos personalizados: Creación de soluciones de IA específicas
Los modelos generativos de IA son una herramienta poderosa para los desarrolladores, ya que permiten crear soluciones específicas para diversas aplicaciones. Azure ha introducido modelos generativos personalizados que permiten a los desarrolladores adaptar los modelos de IA a sus necesidades específicas y dominios de aplicación.
Estos modelos generativos personalizados pueden ser utilizados en una amplia gama de aplicaciones, como la generación de texto, imágenes, audio y video. Los desarrolladores pueden personalizar los modelos para generar contenido relevante y de alta calidad, adaptado a sus necesidades y requerimientos específicos.
Al utilizar modelos generativos personalizados, se puede mejorar la eficacia y el impacto de las soluciones de IA ya que estos modelos permiten crear aplicaciones más específicas y relevantes, ofreciendo una experiencia de usuario mejorada y resultados más precisos.
Las innovaciones recientes en Azure, como el nuevo modelo PHI, el RAG simplificado y los modelos generativos personalizados, ofrecen a los desarrolladores profesionales herramientas poderosas para crear soluciones de IA más sólidas y de mayor impacto. En Intelequia, nos esforzamos por mantenernos actualizados con las últimas tendencias y tecnologías en inteligencia artificial, para que nuestros empleados puedan aprovechar al máximo el potencial de estas herramientas y mejorar continuamente sus habilidades.
El futuro de la IA es prometedor, y en Intelequia ya contamos con algunas soluciones que hacen uso de esta tecnología como es Intelewriter. Si deseas conocer más sobre lo que te brinda esta herramienta, haz clic aquí. Por nuestra parte, continuaremos explorando y compartiendo las innovaciones en inteligencia artificial, para ayudar a los desarrolladores a crear soluciones cada vez más impactantes y transformadoras.