Búsqueda semántica frente a ajuste fino: ¿Qué es mejor para entrenar la IA en su empresa?
En el panorama empresarial tecnológico actual, aprovechar la inteligencia artificial con eficacia es primordial. Con el auge de modelos avanzados como GPT-3.5, las empresas se enfrentan a menudo a una decisión crucial: ¿Deben ajustar estos modelos a sus conjuntos de datos específicos, o deben orientarse hacia la búsqueda semántica para satisfacer sus necesidades? Esta entrada del blog pretende arrojar luz sobre ambos métodos, proporcionando una comparación exhaustiva para ayudar a las empresas a tomar una decisión informada.
Entender el ajuste fino
La puesta a punto es análoga al perfeccionamiento de una habilidad en lugar de aprender una completamente nueva. Imaginemos a un pianista formado en música clásica que, si bien tiene conocimientos básicos de piano, para tocar jazz puede necesitar algunos ajustes. Del mismo modo, el perfeccionamiento permite “ajustar” los modelos de IA preentrenados, ya equipados con un gran caudal de conocimientos, para tareas específicas.
En el ámbito de la IA, el ajuste fino es una aplicación del aprendizaje por transferencia. El aprendizaje por transferencia permite volver a entrenar (o “afinar”) un modelo, entrenado inicialmente en un amplio conjunto de datos, en un conjunto de datos más pequeño y específico. La principal ventaja es que no hay que empezar de cero. El modelo aprovecha su amplia formación previa y ajusta mínimamente sus parámetros para adaptarlos a los nuevos datos, con lo que el proceso de aprendizaje es más rápido y personalizado.
Sin embargo, un error común es pensar que el ajuste fino dota al modelo de nuevos conocimientos. En realidad, el ajuste fino adapta el modelo a una nueva tarea, no a una nueva información. Es como ajustar las cuerdas de una guitarra para obtener un sonido óptimo durante una actuación.
Desmitificar la búsqueda semántica
La búsqueda semántica es un enfoque revolucionario que lleva la búsqueda un paso más allá. Los métodos de búsqueda tradicionales se basan en palabras clave y devuelven resultados basados únicamente en coincidencias de palabras. La búsqueda semántica, en cambio, profundiza en el contexto y la intención de la consulta.
El núcleo de la búsqueda semántica son las incrustaciones semánticas. Son representaciones numéricas que captan la esencia y el significado de los datos textuales. Cuando se realiza una búsqueda semántica, no sólo se buscan palabras clave, sino también significados. Es la diferencia entre buscar “manzana”, la fruta, y “Apple”, la empresa tecnológica.
En esencia, la búsqueda semántica ofrece un método más intuitivo y consciente del contexto para recuperar información. Entiende los matices, lo que le confiere una enorme potencia a la hora de ofrecer resultados de búsqueda precisos y pertinentes.
Enfrentamiento entre el ajuste y la búsqueda semántica
A la hora de sopesar el ajuste fino y la búsqueda semántica, es esencial reconocer que sirven a propósitos diferentes:
| Criterios | Ajuste fino | Búsqueda semántica |
|---|---|---|
| Finalidad y aplicación | Dirigido a la optimización de tareas. Por ejemplo, si una empresa tiene un modelo de IA que entiende el lenguaje jurídico pero quiere que se especialice en leyes medioambientales, la vía sería el ajuste fino. | El objetivo es la recuperación de información basada en el significado. Por ejemplo, si un investigador médico busca artículos relacionados con un tipo específico de síntoma de enfermedad rara, la búsqueda semántica proporcionaría resultados de comprensión profunda. |
| Coste y eficiencia | Puede requerir muchos recursos, tanto de tiempo como de potencia de cálculo. Cada adición de nuevos datos puede requerir una nueva formación, lo que aumenta los costes. | Una vez configurados, los sistemas de búsqueda semántica pueden ser increíblemente eficaces. Se adaptan bien y la incorporación de nuevos datos al índice de búsqueda suele ser sencilla y rentable. |
| Salida | Produce un modelo más adecuado para una tarea específica. Sin embargo, el ajuste fino no mejora intrínsecamente la base de conocimientos del modelo. | Proporciona una lista de resultados de búsqueda ordenados por relevancia basándose en un profundo conocimiento del contenido. |
Reflexiones finales
Recordar la antigua práctica de buscar el libro adecuado en las bibliotecas utilizando el Sistema Decimal Dewey, hojear las páginas y recopilar notas para obtener respuestas sirve como metáfora de cómo la IA procesa la información.
En esta era digital, en la que los datos son el nuevo petróleo, la decisión entre el perfeccionamiento y la búsqueda semántica se convierte en fundamental. Cada método tiene sus puntos fuertes y, en función de las necesidades específicas, uno puede ser más adecuado que el otro, o incluso una mezcla de ambos.
A medida que las empresas buscan cada vez más optimizar los procesos y mejorar la eficiencia, herramientas como Cody, que pueden formarse en procesos empresariales específicos, se convierten en activos de incalculable valor. Y para quienes estén ansiosos por experimentar esta transformación de la IA, la barrera de entrada es prácticamente inexistente. Cody AI ofrece a las empresas la posibilidad de empezar de forma gratuita, permitiéndoles aprovechar el poder de la búsqueda semántica sin ninguna inversión inicial. En el mundo en constante evolución de la IA y la búsqueda, Cody es un testimonio del potencial de la búsqueda semántica para revolucionar las operaciones empresariales.
