Fine tuning vs. RAG, ¿cómo entrenar a la IA generativa con datos de tu empresa? 

No cabe duda, la IA generativa es una de las tecnologías más revolucionarias de los últimos años. Aporta numerosos beneficios que las empresas están aprovechando, entre otras cosas, para tener su propio asistente. Pero para que sea realmente útil, hay que entrenar los Modelos de Lenguaje (LLMs). Para hacerlo hay dos enfoques: el RAG (Retrieval Augmented Generation) y el Fine Tuning. 

En función de los objetivos que tenga tu proyecto, así como tu volumen de datos y la infraestructura técnica de tu empresa, convendrá emplear un enfoque u otro. Por ello, comprender sus características y cómo funciona cada uno de ellos, es esencial para elegir bien. 

Por qué personalizar un LLM

Empecemos por lo básico. Existen modelos generales como pueden ser GPT o LLaMA que han sido entrenados con información pública y que, para aspectos básicos, pueden ser útiles. Pero llega un momento en el que puede no ser suficiente, pues carecen de acceso a documentos internos, políticas o bases de conocimiento de tu empresa.

Personalizar un modelo de lenguaje consiste en adaptar su comportamiento, conocimientos y vocabulario a la empresa en cuestión y que responda mejor a sus necesidades. Dicho de otra forma, tu empresa puede personalizar el modelo de lenguaje a tu contexto concreto para que sus respuestas se ajusten mejor, en lugar de usar un modelo genérico. De esta manera, puede mejorar la precisión, relevancia y eficacia de las respuestas.

Visto esto, ¿cómo se puede personalizar un LLM? Como ya habíamos adelantado, existen varias formas:

• RAG (Aportar contexto dinámico). Consiste en proporcionar al modelo información relevante en tiempo real.
• Fine Tuning (Modificar los pesos del modelo). A través de este enfoque se entrena al LLM con datos propios de tu empresa para que pueda aprender nuevas relaciones.
• Combinar ambas estrategias. Por otro lado, se pueden combinar ambas estrategias manteniendo la coherencia con datos actualizados en tiempo real.

Cómo funciona el RAG

Vamos a pararnos a profundizar un poco más en cada una de estas estrategias. El RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite a los modelos de lenguaje dar respuestas basadas en datos externos sin tener que modificar sus parámetros internos. Es decir, el LLM no tiene que aprender nuevos datos desde cero, sino que consulta una base de conocimiento en tiempo real que le ha sido proporcionada, recupera la información relevante para la consulta y proporciona una respuesta. En su funcionamiento podemos diferenciar unas cuatro etapas:

• Indexación. Los documentos que se proporcionan al LLM pasan a ser representaciones vectoriales a través de embeddings.
• Consulta. Un usuario envía una consulta o solicitud que iniciará el sistema RAG.
• Recuperación. El sistema buscará en esa base vectorial que ha recibido los fragmentos relevantes ante la información solicitada.
• Generación. El modelo de lenguaje, a través de la información recibida que le sirve como contexto y con su capacidad de generar texto, da una respuesta coherente y actualizada.

Este sistema reduce los costes porque permite a las empresas tener un sistema de inteligencia artificial alineado con su empresa sin tener que entrenar a un modelo desde cero. Por ello, tiene ventajas como actualización inmediata y rápida, coste reducido y transparencia. Pero en función de la calidad de la indexación o del filtrado de documentos que haga este modelo, se pueden generar respuestas incompletas o que estén fuera de contexto.

Cómo funciona el fine tuning

Por otro lado, encontramos el fine tuning. En este otro enfoque sí hay que entrenar al modelo con datos propios para modificar su comportamiento y que vaya acorde al contexto de tu empresa. Esto permite afinar aún más sus respuestas. Dentro del fine-tuning podemos encontrar diferentes niveles:

• Completo. Es el más profundo de todos, pues hay que entrenar de nuevo todas las capas del modelo de lenguaje.
• Parcial. Ajusta solo las capas superiores, lo que permite reducir recursos y tiempo.
• Adaptativo. Añade nuevas capas en el modelo base para poder personalizarlo pero sin tocar la estructura original.

Aplicar este modelo tiene algunos requisitos, ya que si se va a entrenar a una IA con datos nuevos, hay que tener en cuenta evitar incluir datos personales o sensibles. Además requiere una infraestructura sólida y un mantenimiento continuo.

El fine tuning ofrece una especialización precisa, obteniendo mejores resultados. Este tipo de entrenamiento se utiliza en casos comunes como:

• Atención al cliente y chatbots. Se entrenan habitualmente con preguntas frecuentes de una empresa, así como sobre sus servicios y productos para que puedan responder a las consultas de los usuarios y ofrecer una atención al cliente adecuada.
• Marketing y creación de contenidos. También es habitual verlo en este ámbito, entrenándolos para que adopten el estilo de la marca específico y poder crear textos personalizados.
• Industria. Otra manera de usarlos es para el mantenimiento predictivo y detectar anomalías en los datos de la maquinaria.

En definitiva, entrenar una IA generativa con datos internos de la empresa es clave para obtener un valor añadido. Tanto el RAG como el fine-tuning ofrecen caminos distintos para lograrlo, cada uno con sus propias ventajas y retos. La elección dependerá de los objetivos de tu negocio y los recursos disponibles.