Desarrollar un chatbot con LLM | Nuestra guía [Actualización 2025]
Imagina un mundo en el que cada pregunta que haces se responde de forma instantánea y precisa, en el que cada solicitud se gestiona de forma eficiente y en el que cada interacción con una máquina (como un motor de búsqueda) se personaliza según tus preferencias. Esto no es ciencia ficción, sino la realidad que ofrece la inteligencia artificial (IA) y en particular Chatbots, que en su mayor parte se basan en IA cada vez más sofisticadas.
Los chatbots han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, transformando las experiencias de los usuarios de pasivas a activas, de genéricas a personalizadas. Pero, ¿cómo consiguen estos asistentes virtuales entender y responder a nuestras solicitudes con tanta precisión? En 2024, la respuesta está en modelos lingüísticos grandes (LLM).
Como recordatorio (si has estado viviendo en una cueva durante casi 2 años), los LLM son modelos previamente entrenados en enormes cantidades de datos textuales, lo que les permite entender y generar el lenguaje humano de manera coherente y relevante. Sin embargo, para que un chatbot satisfaga las necesidades específicas de una tarea o un usuario, estos modelos deben estar especializados, enriquecidos y preparados para gestionar tareas específicas.
Si eres nuevo en la IA y el aprendizaje automático, o si simplemente tienes curiosidad por entender cómo funcionan estas tecnologías, has venido al lugar correcto. En este artículo, vamos a desentrañar los misterios del desarrollo de chatbots mediante inteligencia artificial.
Entonces, ¿estás listo para descubrir cómo crear tu propio chatbot? Sigue la guía y prepárate para sorprenderte con la potencia y la versatilidad de las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas.
¿Cómo desarrollar un chatbot con LLMs?
Desarrollar un chatbot con LLMs (modelos lingüísticos grandes) implica llevar a cabo la Afinación fina del modelo para que pueda responder eficazmente a las solicitudes de los usuarios. Este proceso para enriquecer el LLM implica realizar ajustes específicos en el modelo previamente entrenado para que pueda entender y generar el lenguaje humano de una manera que sea relevante y coherente en un contexto determinado (por ejemplo, relacionado con una industria o campo educativo en particular).
Para sintonizador fino En un LLM, normalmente añadimos datos adicionales relacionados con las tareas específicas que queremos que complete el chatbot. Estos datos pueden incluir ejemplos de conversaciones, preguntas frecuentes, respuestas preestablecidas o cualquier otro tipo de información relevante para la tarea en cuestión. Estos datos adicionales sirven de base para aprender a usar el chatbot y le permiten comprender los matices y sutilezas del lenguaje humano en el contexto de la tarea en cuestión.
Al continuar con fine-tuning, el modelo lingüístico se vuelve más especializado y aprende a reconocer palabras y frases clave asociadas a la tarea en cuestión. También aprende a usar estas palabras y frases de manera apropiada (o más apropiada) en diferentes situaciones, lo que permite al chatbot proporcionar respuestas más precisas y relevantes. Esto hace que el chatbot sea más útil e informativo, dando la impresión de que tiene una amplia experiencia en un área específica.
Es importante probar el chatbot después de la tarea de Afinación fina para garantizar que los cambios realizados en el modelo sean efectivos. Las pruebas pueden incluir evaluaciones manuales, pruebas automatizadas o una combinación de ambas. Los resultados de las pruebas permiten medir el rendimiento del chatbot e identificar posibles problemas o errores. Los datos recopilados durante las pruebas también se pueden utilizar para mejorar aún más el modelo y optimizar su rendimiento.
💡 En resumen, el Afinación fina de un LLM para un chatbot es un proceso esencial para permitir que el chatbot comprenda y responda eficazmente a las solicitudes de los usuarios. Al añadir datos adicionales relacionados con la tarea en cuestión y al probar el chatbot, podemos perfeccionar un LLM y crear una herramienta potente y útil en una multitud de sectores empresariales.
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¿Es posible especializarse en un LLM?
Por supuesto, la especialización de un LLM no solo es posible, sino que es una práctica común para mejorar el rendimiento de un modelo lingüístico. Introduciendo datos más relevantes en modelos previamente entrenados (como Chat GPT), el modelo refina su comprensión y la precisión de sus respuestas en contextos específicos.
Este proceso de»Afinación fina«adapta las capacidades generales de un LLM para adaptarse mejor a sectores o tareas específicos. Gracias a este proceso de formación especializado, los chatbots pueden pasar de ser herramientas simples y funcionales a herramientas altamente eficientes (por no decir «competentes») en las áreas que cubren.
El éxito de Afinación fina de los LLM se puede medir mediante rigurosas pruebas que evalúan la precisión y la utilidad del chatbot, garantizando que el producto final coincida con la experiencia de usuario deseada.
Como ejemplo, tomemos el caso de GPT-3.5. GPT-3.5 es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI. Gracias a su API, ahora es posible personalizar este modelo para satisfacer las necesidades específicas de cada empresa u organización. OpenAI hace referencia a esta función y se refiere a ella como»Afinación fina».
En este ejemplo, el Afinación fina implica entrenar el modelo GPT 3.5 con datos específicos de un dominio o tarea en particular. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar los ajustes para capacitar a GPT 3.5 para que comprenda y responda a las preguntas de los clientes sobre sus productos. Al utilizar ejemplos de conversaciones reales entre los clientes y el servicio de atención al cliente, la empresa puede perfeccionar el modelo para responder a las preguntas de una manera más precisa y relevante.
Con la API de ajuste de GPT 3.5, los desarrolladores pueden personalizar el modelo de forma sencilla y eficaz. Las pruebas han demostrado que los modelos personalizados pueden incluso superar el rendimiento básico del GPT-4 en algunas tareas muy específicas. Además, todos los datos enviados a través de la API son propiedad exclusiva del cliente y OpenAI ni ninguna otra organización los utiliza para entrenar otros modelos.
¿Por qué tenemos que especializarnos en LLMs para desarrollar un chatbot?
El enriquecimiento de los grandes modelos lingüísticos (LLM) utilizando datos de formación especializados es esencial para el desarrollo de los chatbots. Esto permite a los chatbots entender y conversar en el contexto específico de su uso.
Los chatbots sirven para una variedad de propósitos, desde el servicio al cliente en la banca hasta la asistencia virtual en la atención médica. Un chatbot diseñado para clientes bancarios, por ejemplo, debe entender la jerga financiera y responder adecuadamente a las consultas sobre transacciones.
La capacidad de refinar los LLM con más datos de entrenamiento se hace viable porque estos modelos están diseñados intrínsecamente para aprender de más datos. Cuando se alimenta con información específica del sector, el modelo puede empezar a reconocer los patrones y la jerga únicos de ese campo. Como resultado, el chatbot es cada vez más «inteligente» y matizado en sus interacciones. Esta personalización es fundamental para proporcionar respuestas precisas y relevantes que agreguen valor para el usuario final.
Además, un chatbot especializado es una herramienta poderosa para las empresas. Puede gestionar numerosas solicitudes de clientes simultáneamente, reducir los tiempos de respuesta y funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Esta capacidad del modelo de IA para brindar un soporte instantáneo y confiable mejora la satisfacción y la lealtad de los clientes. El retorno de la inversión que se obtiene al especializar los LLM como parte del desarrollo de un chatbot es claro: permite mejorar el servicio sin un aumento proporcional de los costos (es decir, el costo principal a tener en cuenta es el costo fijo de la preparación de datos y la formación especializada).
👉 En resumen, invirtiendo en La especialización de los LLMs para chatbots, las empresas se aseguran de tener un asistente digital sofisticado capaz de mantener conversaciones fluidas teniendo en cuenta un contexto de uso que refleje el conocimiento y las necesidades de un sector o área de servicio en particular.
¿Cómo preparar un LLM para un chatbot, paso a paso?
El Afinación fina de un LLM (modelo de lenguaje grande) para un chatbot implica varios pasos diseñados para hacer que el chatbot sea más inteligente y eficaz a la hora de llevar a cabo una tarea o área específica.
Siga esta sencilla guía paso a paso que le ayudará a configurar un proceso para Afinación fina de un LLM efectivo.
Paso 1: Defina sus objetivos
Aclara qué tarea específica quieres que haga el chatbot. Ya se trate de gestionar las consultas de los clientes en el comercio minorista o de proporcionar soporte técnico, tener objetivos claros ayuda a adaptar el proceso de formación a una tarea específica.
Paso 2: recopilar datos de entrenamiento
Reúna un conjunto de datos que incluya una amplia variedad de datos textuales y ejemplos que sean relevantes para las tareas previstas del chatbot. Estos datos pueden incluir la generación de texto, las consultas típicas de los clientes, la jerga específica del sector o el dominio y las respuestas adecuadas.
Paso 3: Elegir la talla de modelo correcta
Seleccione un tamaño de LLM que equilibre el rendimiento del modelo con los recursos informáticos disponibles. Los modelos más grandes pueden ser más potentes, pero requieren más recursos informáticos.
Paso 4: Formación previa sobre el idioma general
Comience con un LLM que haya sido previamente entrenado en datos lingüísticos amplios. Esto le da al chatbot una base sólida para entender el lenguaje natural.
Paso 5: Aplicar las técnicas de Afinación fina
Al perfeccionar el LLM, utilice técnicas de inteligencia artificial como transferir el aprendizaje (Transfer Learning) y prompt engineering a adapte el contenido creativo del chatbot a su caso de uso específico. Proporcione datos textuales que reflejen las solicitudes y respuestas reales en su campo.
Paso 6: Ajustar los parámetros del modelo
Ajuste los parámetros de formación de LLM, como las tasas de aprendizaje, para un mejor rendimiento en sus tareas. Puedes utilizar planificadores de tasas de aprendizaje o aplicar métodos eficaces de ajuste, como LoRa o adaptadores.
Paso 7: Probar y evaluar
Envía tu chatbot Fine-Tune a pruebas rigurosas con datos nuevos e invisibles. Evalúe sus respuestas comparándolas con los conjuntos de datos «reales» para garantizar que sean precisas y relevantes.
Paso 8: Supervisar e iterar
Tras la implementación, continúe supervisando el rendimiento del chatbot. Recopile comentarios e incorpórelos en futuras sesiones Afinación fina para mantener y mejorar la relevancia y precisión del chatbot.
Recuerde que la creación de un modelo especializado y eficiente requiere un equilibrio entre el conocimiento técnico y la comprensión de las necesidades específicas del usuario. Siempre es necesario favorecer el contenido informativo y creativo por encima de las interacciones naturales para ofrecer la mejor experiencia de usuario posible.
💡 ¿No estás seguro de por dónde empezar? ¡No te preocupes! Existen soluciones completas para crea tu propio chatbot fácilmente, sin necesidad de conocimientos técnicos especiales.
¿Cuáles son los desafíos comunes a la hora de especializar grandes modelos lingüísticos?
A continuación, hemos recopilado algunos desafíos comunes relacionados con la especialización de la LLM en el contexto del desarrollo de chatbots a los que podrías enfrentarte durante el proceso de Afinación fina principales modelos lingüísticos. Para cada uno definido, ofrecemos una solución que nos parece la más adecuada. ¡Eche un vistazo!
Escasez de datos de formación de calidad
Desafío : Obtener datos de capacitación de alta calidad y específicos de un dominio puede ser un desafío. Los LLM requieren un gran volumen de datos para aprender de manera eficaz y, si los datos disponibles son insuficientes o no representan casos de uso reales y específicos, el rendimiento del modelo refinado puede no ser óptimo.
(Haga clic para encontrar la solución)
Sobreajuste del modelo
Desafío : Los modelos refinados pueden funcionar excepcionalmente bien con los datos de entrenamiento, pero no se generalizan a datos nuevos e invisibles. Una ocurrencia desconocida o una configuración inadecuada, o un ajuste excesivo del modelo, pueden hacer que un chatbot sea ineficaz en aplicaciones prácticas.
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Equilibrio entre el tamaño del modelo y los recursos informáticos
Desafío : A menudo hay un equilibrio entre el tamaño del modelo y los recursos informáticos disponibles. Los modelos más grandes tienden a funcionar mejor, pero requieren mucha más memoria y potencia de procesamiento, lo que puede resultar caro y menos sostenible desde el punto de vista medioambiental.
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Capacidad para mantenerse al día con los rápidos avances de la IA
Desafío : El campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está progresando rápidamente. Mantenerse al día con las metodologías, los modelos y las mejores prácticas es un desafío para los profesionales de la IA.
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Proteger la ética de la IA y mitigar los sesgos
Desafío : El sesgo en los datos de entrenamiento para la IA puede llevar a respuestas inapropiadas de LLM, lo que puede propagar involuntariamente estereotipos o prácticas discriminatorias.
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Cómo evaluar el rendimiento de un modelo Fine-Tune ?
Para garantizar que el LLM especializado para tus aplicaciones de chatbot cumpla con los objetivos que te has fijado con los usuarios, considera las siguientes estrategias para evaluar su rendimiento:
Pruebas de precisión y pruebas en el mundo real
Compare los resultados del modelo con un conjunto de respuestas conocidas y correctas para determinar su tasa de precisión. Esto puede incluir métricas como la precisión, el recuerdo y la puntuación de F1. Usa el chatbot en un escenario real con interacciones reales con clientes para evaluar su rendimiento práctico.
Pruebas A/B y análisis de errores
Implemente pruebas A/B en las que algunos usuarios interactúen con el modelo refinado y otros con el modelo base. Esto puede poner de relieve las mejoras o problemas introducidos por el Afinación fina. Examine los tipos de errores que comete el chatbot para identificar los parámetros del modelo y las áreas de mejora.
Encuestas de satisfacción de los usuarios
Recopile comentarios directamente de los usuarios sobre su experiencia al interactuar con el chatbot, centrándose tanto en la calidad de las respuestas como en el nivel de participación.
Verificaciones de coherencia y evaluación de insumos varios
Asegúrese de que las respuestas del chatbot sean consistentes en consultas similares, lo que indica que puede reconocer patrones en el lenguaje humano de manera confiable. Con esto, prueba el chatbot con una amplia gama de entradas diferentes, incluidas diversas construcciones lingüísticas para garantizar su solidez en diferentes escenarios.
Pruebas de sesgo y uso de recursos
Busque evidencia de sesgo en las respuestas de los chatbots y garantice las interacciones éticas con todos los grupos de usuarios, así como la representatividad de sus conjuntos de datos. Identifica y corrige las posibles alucinaciones en tus modelos. Una vez hecho esto, supervise los recursos informáticos utilizados por el modelo durante la operación y asegúrese de que coincidan con sus objetivos de capacidad y eficiencia.
¿Son suficientes los modelos preentrenados para los chatbots de inteligencia artificial?
Si bien los modelos previamente entrenados, como los modelos de lenguaje grande (LLM), brindan una ventaja sustancial para comprender el lenguaje natural, si son adecuados para los chatbots de IA no modificados depende de la especificidad y complejidad de la función prevista del modelo de chatbot.
Consideremos algunos puntos clave:
Competencias generales
Los modelos previamente entrenados proporcionan una base sólida. Están capacitados en amplios conjuntos de datos que incluyen una variedad de datos textuales, lo que les brinda una comprensión profunda del lenguaje natural y la capacidad de generar textos coherentes y relevantes para el contexto.
Estas habilidades generalmente los hacen buenos para responder preguntas y realizar una variedad de tareas. PNL (para el «procesamiento del lenguaje natural») tan pronto como se pongan en producción.
Tareas específicas
Para tareas específicas de un dominio o solicitudes de clientes especializados, es posible que un modelo previamente entrenado no proporcione respuestas precisas sin realizar un Afinación fina adicional. Esto se debe a que es posible que los datos de entrenamiento del modelo no hayan incluido suficientes ejemplos del dominio o contexto requerido.
Afinación fina
El Afinación fina El LLM para aplicaciones de chatbot es el proceso de adaptar estos modelos previamente entrenados con conjuntos de datos adicionales que se dirigen a un dominio determinado.
Este refinamiento ayuda a adaptar el rendimiento del modelo de IA para reconocer los mecanismos del lenguaje y el conocimiento humanos que son específicos de las necesidades de una empresa y las interacciones con los clientes.
Técnicas avanzadas para mejorar la eficacia de los LLM
Métodos como los adaptadores o técnicas como Prompt Engineering y configuración de Lora (adaptación de rango bajo), permiten ajustar partes del modelo sin cambiar todo el modelo. Esto significa que se utilizan menos recursos informáticos y que se pueden realizar adaptaciones sin necesidad de rediseñar por completo la arquitectura del modelo en sí.
Últimas palabras
En el contexto del desarrollo de chatbots, la personalización de los LLM previamente entrenados por especialización y Afinación fina resulta ser un paso vital en el desarrollo de una IA conversacional que sea a la vez competente y «consciente» de las complejidades de su campo (por supuesto, no hablaremos de la conciencia humana, sino de los mecanismos que permiten a la herramienta generalizar y tener una perspectiva determinada).
Si bien los modelos previamente entrenados sientan las bases para el dominio general del lenguaje natural, el verdadero potencial de los chatbots se desbloquea cuando estos grandes modelos lingüísticos se adaptan meticulosamente a los matices de las tareas previstas y las interacciones con los usuarios. La creación de chatbots de inteligencia artificial sofisticados está llena de desafíos, pero también de oportunidades para innovar y aumentar la accesibilidad a la inteligencia artificial en las empresas.
¿Qué opinas? Si quieres saber más o estás buscando anotadores para preparar los datos de formación para tu LLM, puedes ponerte en contacto con nosotros solicite un presupuesto en esta dirección.
Recursos adicionales:
- Cómo desarrollar un chatbot con Llama 2: 🔗 https://blog.streamlit.io/how-to-build-a-llama-2-chatbot/
- Cómo crear un chatbot con ChatGPT: 🔗 https://www.freecodecamp.org/news/how-to-create-a-chatbot-with-the-chatgpt-api/
- Crea un chatbot con ChatGPT y Zapier: 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=l3Lbwwjdy8g
- DeepLearning.AI, Ajuste fino de modelos de lenguaje de gran tamaño: 🔗 https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/
- Curso Coursera - DeepLearning.AI: 🔗 https://www.coursera.org/projects/finetuning-large-language-models-project
- Directorio de herramientas de IA que se pueden usar para desarrollar chatbots: 🔗 https://dang.ai/
