Adext AINode: lo que debes saber de esta IA
La compañía Adext, fue la encargada del desarrollo del programa de inteligencia artificial llamada Adext AINode, en el 2022. En este tiempo se ha convertido en una de las IA más famosas del mercado.
Esta IA trabaja con redes neuronales profundas, lo que brinda distintas funciones. Entre estas están el procesamiento y reconocimiento de las imágenes, comprensión de lenguaje, generación de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
Arquitectura y modelo
Adext AINode se basa en una arquitectura de transformer, similar a modelos como GPT-3. Utiliza la técnica de aprendizaje por transferencia para aprovechar el conocimiento adquirido durante el preentrenamiento en tareas generales y aplicarlo a tareas más específicas definidas por el usuario.
El núcleo del modelo es una gran red neuronal recurrente que contiene miles de millones de parámetros. Estos parámetros capturan relaciones complejas en los datos de entrenamiento masivos, permitiendo al modelo generar nuevos textos, imágenes y otro contenido de forma innovadora.
Entrenamiento
Para entrenar un modelo tan grande y complejo, Adext AINode utilizó la técnica conocida como fine-tuning. Primero, el modelo base se preentrenó en tareas generales durante semanas utilizando cientos de GPU. Luego, se ajustó el modelo resultante en tareas más específicas definidas por los desarrolladores y clientes de Adext.
Este enfoque permite aprovechar al máximo los conjuntos de datos masivos utilizados en la primera fase de entrenamiento. Al mismo tiempo, el fine-tuning posterior garantiza un buen rendimiento en las aplicaciones del mundo real definidas por cada cliente.
Interfaz y capacidades
Adext AINode se puede acceder a través de una interfaz web amigable o mediante API para una integración más profunda.
La interfaz permite a los usuarios hablar con el modelo en lenguaje natural, proporcionar indicaciones e incluso cargar archivos como desencadenantes.
Las capacidades actuales incluyen:
Generación de texto
- Redacción de texto de cualquier longitud sobre temas arbitrarios
- Resumen automático de textos largos
- Traducción automática a múltiples idiomas
- Corrección gramatical y ortográfica
- Expansión de premisas y finalización de historias
Generación de imágenes
- Creación de imágenes realistas e imaginarias a partir de descripciones de texto
- Edición de imágenes existentes como cambiar atributos o agregar/quitar elementos
- Mejora de resolución de imágenes de baja calidad
Reconocimiento de imagen
- Etiquetado automático del contenido de la imagen
- Detección de objetos y detección de escenas
- Extracción de texto de imágenes (OCR)
Procesamiento de lenguaje natural
- Análisis de sentimiento
- Categorización y clasificación de documentos
- Extracción de entidades como personas, lugares y fechas
- Transcripción de audio a texto
La naturaleza de autoaprendizaje de Adext AINode significa que constantemente se vuelve más capaz a medida que se expone a más datos e indicaciones.
Implementación
Adext AINode se ofrece a través de una plataforma en la nube totalmente administrada. Esto elimina la necesidad de que los clientes aprovisionen o administren su propia infraestructura de IA.
La plataforma también maneja de forma transparente el escalado automático para satisfacer los requisitos de capacidad dinámicos. Esto es esencial para un modelo de IA tan grande y computacionalmente intensivo.
Para los casos de uso más sensibles o confidenciales, Adext ofrece AINode Enterprise Edition. Esto permite a las empresas desplegar el software detrás de su propio firewall para un control total sobre los datos y el modelo.
De cualquier manera, el objetivo es hacer que la tecnología de IA más avanzada sea accesible para todas las empresas. Incluso aquellas sin recursos especializados en datos o ciencia de la computación.
Casos de uso
Adext AINode ha demostrado ser versátil para una amplia gama de casos de uso en muchas industrias diferentes. Algunos ejemplos notables incluyen:
Atención al cliente mejorada
Empresas como T-Mobile utilizan AINode para automatizar una gran parte de su soporte al cliente. El modelo maneja preguntas frecuentes, brinda consejos de solución de problemas e incluso maneja algunas solicitudes de cuenta de alto nivel. Esto reduce la carga sobre los representantes humanos.
Descubrimiento de medicamentos
Compañías biofarmacéuticas como Healx aprovechan el poder de AINode para analizar billones de puntos de datos. Identifican nuevas combinaciones prometedoras de fármacos y dianas para tratar enfermedades raras sin cura.
Esto acelera drásticamente el proceso de I+D comparado con los enfoques tradicionales.
Creación automática de contenido
Plataformas de contenido generado por IA como Writesonic utilizan AINode para crear automáticamente artículos de blog, publicaciones de redes sociales, correos electrónicos de marketing y otro contenido personalizado. Esto libera a los humanos para tareas más creativas y estratégicas.
La lista de casos de uso exitosos continúa expandiéndose en campos como atención médica, finanzas, educación, juegos y más. Parece que apenas estamos arañando la superficie del potencial de transformación de AINode.
Ventajas clave
Precio ultracompetitivo
Gracias a la naturaleza de autoaprendizaje del modelo, Adext puede ofrecer AINode Enterprise a un mínimo de $ 0,002 por cada mil palabras generadas. Esto hace que sea hasta 10 veces más barato que muchos competidores cercanos.
Latencia ultrabaja
La arquitectura de alto rendimiento permite tiempos de respuesta de solo 50 a 100 milisegundos, lo que facilita la conversación en tiempo real.
Personalización profunda
Con funcionalidad de aprendizaje por transferencia y fine-tuning integrada, los clientes pueden personalizar fácilmente el modelo para un rendimiento casi perfecto en sus casos de uso específicos.
Cumplimiento y ética sólidos
Adext ha invertido fuertemente en gobierno de datos, sesgo e integridad para garantizar que AINode opere de manera confiable, ética y segura. Esto proporciona tranquilidad a los clientes corporativos.
Juntas, estas capacidades permiten a las empresas de todos los tamaños aprovechar la IA más avanzada rápida, barata y fácilmente para una ventaja competitiva.
Progreso futuro
A pesar de su enorme progreso hasta ahora, Adext considera que AINode aún está en sus primeras etapas de desarrollo. La hoja de ruta incluye expansión a modalidades completamente nuevas como audio y video, así como optimización continua de capacidades existentes.
Se espera que el tamaño del modelo se duplique en los próximos dos años a medida que se incorporen más datos y parámetros. Al mismo tiempo, la empresa planea reducir aún más los costos y la latencia para usuarios finales.
Configuración inicial
Configurar Adext AI Node por primera vez implica unos cuantos pasos sencillos:
Crear una cuenta
Lo primero es registrarse para obtener una cuenta de Adept. Esto se puede hacer rápidamente con un correo electrónico y contraseña.
Iniciar un proyecto
Una vez dentro de Adext AI Node, se puede crear un nuevo «proyecto». Esto sirve como contenedor para los diferentes modelos de IA que se entrenarán y implementarán.
Conectarse a recursos de computación
Antes de construir modelos, deberá conectarse a la infraestructura de computación que alimentará el proceso de entrenamiento de IA. Las opciones incluyen la nube de Adept u otras nubes como AWS, Google Cloud o Azure.
Ingresar datos de entrenamiento
El siguiente paso es cargar los datos que se utilizarán para entrenar los modelos personalizados. Adext AI Node admite varios formatos de datos populares, o se pueden cargar datos no estructurados como conversaciones sin procesar.
Configurar un modelo
Por último, se selecciona un punto de partida de modelo para personalizar – claude es un buen comienzo general. Luego se establecen parámetros como el tamaño del modelo, la velocidad de entrenamiento y el conjunto de habilidades.
Una vez completados estos pasos iniciales, está listo para comenzar a desarrollar y probar sus propios modelos de IA conversacional con Adext AI Node.
Entrenamiento de modelos
El entrenamiento de modelos personalizados es donde mucho del valor se desbloquea con Adext AI Node. Permite desarrollar asistentes de IA sintonizados para dominios y casos de uso específicos.
Recopilar datos de entrenamiento
Respaldar el modelo con tantos datos relevantes como sea posible es clave para un buen rendimiento. Esto podría incluir transcripciones de llamadas de centros de llamadas, registros de chat en vivo, documentos internos o cualquier cosa relevante para las conversaciones deseadas.
Curar y preprocesar
Es importante preparar cuidadosamente estos datos de entrenamiento antes de utilizarlos.
Esto podría implicar eliminar datos confidenciales, anonimizar registros, formatear transcripciones o limpiar otra información irrelevante o inexacta.
Configurar parámetros de entrenamiento
Adext AI Node proporciona muchas perillas y botones para personalizar el proceso de entrenamiento, incluido el conjunto de habilidades, la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la elección del modelo base.
Encontrar la combinación adecuada tendrá un impacto significativo.
Realizar ejecuciones de entrenamiento
Con los datos y parámetros listos, se inician trabajos de entrenamiento que educan iterativamente al modelo seleccionado con los ejemplos proporcionados.
Se pueden ejecutar varias ejecuciones de entrenamiento para experimentar y mejorar el rendimiento.
Evaluar y diagnosticar
A lo largo del ciclo de entrenamiento, Adext AI Node facilita la evaluación de cómo lo está haciendo el modelo para que pueda identificar rápidamente cualquier problema y realizar ajustes. Esto acelera la iteración y mejora la calidad del modelo final.
Con suficiente cuidado y atención dedicados al entrenamiento, puede desarrollar modelos conversacionales altamente capaces y efectivos.
Implementación y monitorización
Una vez que un modelo esté lo suficientemente entrenado, estará listo para implementarlo para su uso práctico dentro de aplicaciones y flujos de trabajo.
Elegir un canal
Adext AI Node es compatible con implementaciones en una variedad de canales, incluyendo chat temporal, mensajes de texto y llamadas de voz. Elija el canal que mejor se adapte a su caso de uso y audiencia prevista. Las API también permiten integraciones personalizadas.
Configurar la implementación
Hay algunas opciones de configuración aquí dependiendo de dónde y cómo se implementará el modelo.
Esto incluye opciones de nube/local, configuraciones de privacidad/almacenamiento de datos y opciones de escalado automático.
Pruebas y verificación
Antes de habilitar el acceso del usuario final, asegúrese de probar exhaustivamente el modelo implementado con varios casos de uso reales y datos de ejemplo.
Confirme que se comporta según lo esperado dadas las entradas y salidas esperadas.
Habilitar el acceso
Una vez que las pruebas estén completas, el modelo se puede implementar completamente para permitir conversaciones en vivo con usuarios reales. Esto a menudo comienza con un lanzamiento limitado antes de expandirse más ampliamente.
Supervisión y mantenimiento
Adext AI Node tiene excelentes paneles e informes para rastrear el rendimiento del modelo en producción.
Esto permite identificar rápidamente cualquier problema, sesgo o degradación para que se pueda corregir a través del aprendizaje posterior al despliegue.
Con un proceso sólido de implementación y supervisión, puede mantener modelos vivos que sigan mejorando y brinden valor a lo largo del tiempo.
Ventajas clave
Utilizar Adext AI Node para desarrollar y desplegar modelos de IA conversacional personalizados ofrece algunas ventajas clave:
Alto rendimiento
Los modelos personalizados entrenados en datos relevantes para un dominio específico o caso de uso superan en gran medida las soluciones genéricas. Esto conduce a experiencias de usuario más satisfactorias.
Reducción de costos
La automatización impulsada por la IA de casos de uso de alto volumen como el soporte al cliente puede conducir a enormes ahorros de costos al reducir la mano de obra.
Mejora de los procesos
La IA conversacional también puede mejorar los procesos empresariales al manejar tareas repetitivas como la entrada de pedidos, la programación o las consultas de bases de datos.
Mayor personalización
Los modelos personalizados pueden desarrollar relaciones más ricas y satisfactorias con los clientes al comprender y responder a sus necesidades individuales.
Integración simplificada
Adext facilita la integración sin problemas de capacidades de IA conversacional en canales populares de texto, voz y chat. Esto acelera el desarrollo.
En general, estas ventajas pueden traducirse en un mayor compromiso del cliente, mayores ingresos y menores costos operativos.
Desventajas potenciales
Sin embargo, el uso de Adext AI Node no está exento de desventajas y desafíos potenciales:
Curva de aprendizaje
Desarrollar modelos de IA conversacional personalizados requiere habilidades y conocimientos especializados que pueden llevar tiempo adquirir para los recién llegados.
Requiere grandes conjuntos de datos
Entrenar modelos efectivos puede requerir cantidades sustanciales de datos de alta calidad que deben recopilarse, procesarse y etiquetarse.
Tiempo y recursos significativos
Tanto el proceso de entrenamiento como la inferencia/implementación pueden requerir una gran cantidad de recursos informáticos y mucho tiempo de ingeniería dedicado.
Riesgos de sesgo y toxicidad
Si no se tienen los controles adecuados, los modelos conversacionales pueden recoger y amplificar toxicidad, desinformación y otros daños potenciales presentes en los datos de entrenamiento o de los usuarios.
Falta de transparencia
Puede resultar difícil discernir y diagnosticar por qué un modelo está tomando ciertas decisiones o generando determinadas respuestas, especialmente a medida que crecen en escala.
En general, si bien Adext AI Node democratiza en gran medida las capacidades de IA conversacional, aprovecharlo eficazmente no está exento de desafíos. Se necesita una combinación adecuada de datos, pericia, recursos y gobernanza diligente.
Casos de uso comunes
Adext AI Node admite una amplia variedad de casos de uso para modelos de IA conversacional personalizados. Algunos ejemplos populares incluyen:
Servicio al cliente
Los modelos conversacionales son muy efectivos para automatizar tareas comunes de soporte al cliente como responder preguntas, restablecer contraseñas y manejar solicitudes/reclamos, lo que reduce los costos de mano de obra.
Ventas y marketing
La IA impulsada por el lenguaje natural es excelente para cualificar prospectos, realizar llamadas de ventas, programar reuniones y automatizar campañas de marketing basadas en conversaciones.
Soporte técnico
Para solucionar problemas técnicos en dominios especializados como TI, telecomunicaciones o software, la IA conversacional con acceso a bases de datos de artículos y casos históricos puede ser invaluable.
Educación en línea
Los modelos entrenados en contenido didáctico pueden proporcionar tutoría interactiva, responder preguntas, explicar conceptos, generar evaluaciones y más para mejorar los resultados del aprendizaje de los estudiantes.
Asistencia médica virtual
La IA conversacional permite realizar preselecciones, hacer diagnósticos iniciales, responder preguntas de los pacientes y brindar orientación sobre opciones de tratamiento para el cuidado de la salud.
Y estas son solo algunas de las muchas posibilidades. Prácticamente cualquier dominio centrado en la conversación puede beneficiarse de modelos personalizados efectivos.
Mejores prácticas
Al utilizar Adext AI Node para crear agentes conversacionales de IA, estas son algunas de las mejores prácticas clave que deben seguirse:
Datos de alta calidad
Priorice recopilar y procesar grandes conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad, densidad y diversidad de su dominio de aplicación específico.
Entrenamiento iterativo
Comience con modelos más pequeños y conjuntos de datos más manejables para realizar pruebas rápidas e iterar antes de escalar. No entrene durante semanas o meses antes de evaluar.
Pruebas rigurosas
Someta las capacidades de conversación de sus modelos a casos de prueba rigurosos y diversos antes de implementar para usuarios reales. Confirme que manejan múltiples situaciones de forma adecuada.
Monitorización proactiva
Una vez implementado, supervise activamente el modelo para detectar signos de toxicidad, sesgos o degradación. Aplique aprendizaje posterior al despliegue según sea necesario.
Gobernanza responsable
Establezca procesos internos de gobernanza de IA, especialmente para revisar datos, entrenamiento y modelos para garantizar la equidad, la explicabilidad y los controles de seguridad adecuados.
Mejora continua
Considere el desarrollo de capacidades de IA como un proceso continuo en lugar de un proyecto único. Establezca flujos de trabajo para la mejora incremental del rendimiento con el tiempo.
Al adoptar estas prácticas recomendadas, puede aprovechar plenamente el potencial de Adext AI Node para crear asistentes conversacionales valiosos, éticos y sostenibles.
