La Inteligencia Artificial (IA) está en constante evolución, y uno de los campos que más ha avanzado recientemente es el de los modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés).
Sin embargo, el enfoque actual en el uso de un solo modelo avanzado para todas las tareas presenta varios desafíos y limitaciones para los desarrolladores y las empresas. En este artículo, exploraremos cómo diferentes soluciones como el enrutamiento inteligente (Route LLM) de consultas y la introducción de tecnologías como Mixture of Agents (MoA. Mezcla de Agentes) y Chain of Thought (CoT, Cadena de Pensamiento) pueden ofrecer una solución más eficiente, flexible, económica y segura
No te pierdas este video en el que Matthew Berman explica el concepto de Enrutamiento Inteligente. Tiene todo el sentido del mundo.
Analizemos el problema
Actualmente, muchos desarrolladores y empresas dependen de un único modelo de lenguaje, como GPT-4 de OpenAI, para todas sus necesidades de IA. Si bien estos modelos son increíblemente potentes, su uso indiscriminado puede resultar en varios problemas:
- Sobrepago: Están pagando en exceso por capacidades avanzadas que no siempre son necesarias. Para muchas tareas cotidianas, un modelo más simple o un sistema local podría cumplir con los requisitos sin incurrir en altos costos.
- Riesgo de Plataforma: La dependencia de un solo proveedor expone a las empresas a riesgos significativos. Si el proveedor decide cambiar sus políticas, precios o accesibilidad, esto puede impactar negativamente las operaciones.
- Eficiencia Subóptima: La mayoría de las solicitudes no requieren la potencia total de un LLM avanzado, lo que genera latencias innecesarias y un uso ineficiente de recursos.
La Solución: Enrutamiento Inteligente y Capa de Abstracción
Una solución prometedora para estos problemas es la creación de una capa de abstracción que permita el enrutamiento inteligente de consultas entre múltiples modelos de lenguaje. Esta capa actuaría como un intermediario que evalúa cada solicitud y la dirige al modelo más adecuado en función de varios factores como el costo, la velocidad y la complejidad de la tarea.
Ventajas del Enrutamiento Inteligente:
Las posibles ventajas de la implementación de un sistema de esas características podrían ser:
- Reducción de Costes y Latencia: Al seleccionar el modelo adecuado para cada solicitud, es posible minimizar tanto el tiempo de respuesta como los costos asociados. Tareas simples pueden ser manejadas por modelos más baratos o locales, mientras que las tareas más complejas se asignan a LLMs avanzados.
- Flexibilidad: Este sistema puede conectarse con una variedad de modelos, desde los más sofisticados hasta los modelos locales más pequeños y especializados, adaptándose a las necesidades específicas de cada situación.
- Uso de Algoritmos Avanzados: Al implementar técnicas avanzadas como “Chain of Thought” (CoT, Cadena de Pensamiento) y “Mixture of Agents” (MoA), se mejora la calidad de las respuestas y se optimiza el proceso de selección del modelo adecuado.
Mixture of Agents (MoA): Un Enfoque Modular
Los Mixture of Agents (MoA) son una innovación reciente que permite distribuir las tareas entre diferentes agentes de IA, cada uno especializado en un tipo de tarea específica. En lugar de depender de un único modelo para todo, un MoA puede asignar diferentes partes de una consulta a distintos agentes, optimizando así la eficiencia y la precisión.
Por ejemplo, un MoA podría incluir un agente especializado en el procesamiento de lenguaje natural, otro en lógica matemática, y otro en generación de código. Al combinar las capacidades de estos agentes, se pueden obtener respuestas más precisas y eficientes..
En el cuadro siguiente que puedes consultar en el Paper de Together AI que te dejaré en los enlaces, al final de este post, puedes comprobar cómo funcionaría el modelo.
De izquierda a derecha, vemos los tokens que entran en el primer PROMPT, atendidos por 3 agentes diferentes y tres capas (layers) quye conforman el modelo completo. Despues de cada interacción en cada capa, se agregan lso resultados de cada agente y se pasan a la siguiente capa como contexto (oarecido a lo que sucede con un sistema RAG)
En la tercera capa se aglutina todo el resultado y se entrega la saludaa o output del modelo una vez ha pasado por las tres capas.
Como podemos ver en el siguiente gráfico contenido en el paper de Together AI un sistema basado en MoA es más eficiente que cualquier modelo LLM actual.
Chain of Thought (CoT, Cadena de Pensamiento): Mejorando la Calidad de las Respuestas
Chain of Thought (CoT) es una técnica de ingeniería de prompts utilizada en modelos de lenguaje para mejorar sus capacidades de razonamiento. Consiste en estructurar las instrucciones de manera que el modelo descomponga un problema complejo en pasos lógicos secuenciales, similar a cómo lo haría un humano al pensar en voz alta. Esto no solo ayuda al modelo a llegar a una respuesta final más precisa, sino que también proporciona una explicación detallada de cómo llegó a esa conclusión.
Esta técnica es especialmente útil en tareas que requieren razonamiento aritmético, sentido común y simbólico. Al guiar al modelo a través de pasos intermedios, Chain of Thought mejora la precisión y la interpretabilidad de las respuestas, sin necesidad de entrenamiento adicional. En el contexto de prompt engineering, CoT representa una estrategia eficaz para aprovechar al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje, especialmente los de gran tamaño, al estructurar las instrucciones de manera que fomenten un razonamiento más profundo y detallado.
Computación en Dispositivos Locales: Un Poder Personalizado
Otra tendencia importante en la IA es la computación en dispositivos locales, como portátiles, ordenadores de sobremesa, e incluso teléfonos móviles. Gracias a los avances en hardware y software, es posible ejecutar modelos de IA directamente en estos dispositivos, lo que ofrece varias ventajas:
- Privacidad: Los datos del usuario pueden procesarse localmente, reduciendo la necesidad de enviar información a servidores externos.
- Accesibilidad: La IA puede estar disponible en todo momento, incluso sin conexión a internet.
- Coste: La reducción de la dependencia de servicios en la nube disminuye los costos operativos.
Además de estas ventajas, la computación en dispositivos locales tiene un impacto significativo en términos de seguridad. Consideremos el siguiente escenario:.
Imagina que un empleado de una compañía utiliza un modelo LLM en abierto para preparar una propuesta importante. Para hacerlo, ingresa datos confidenciales de clientes como contexto para obtener respuestas precisas y personalizadas. Aunque el modelo en línea puede proporcionar la información solicitada, también existe la posibilidad de que estos datos se utilicen para entrenar al propio modelo.
¿Qué implica esto? Cada vez que se utiliza un modelo LLM en la nube, los datos ingresados pueden ser almacenados y reutilizados para mejorar el rendimiento del modelo. Esto significa que la información confidencial de los clientes podría estar siendo inadvertidamente compartida y utilizada fuera de la organización. Este riesgo no solo pone en peligro la privacidad de los clientes, sino que también expone a la empresa a posibles infracciones de seguridad y a violaciones de las normativas de protección de datos, como el GDPR en Europa o la CCPA en California.
Por el contrario, al utilizar modelos locales, todos los datos se procesan directamente en el dispositivo del empleado, sin necesidad de enviarlos a la nube. Esto reduce significativamente el riesgo de que la información sensible sea utilizada de manera inapropiada o caiga en manos equivocadas. La computación local permite que las empresas mantengan un control total sobre sus datos, minimizando los riesgos de seguridad asociados con el uso de modelos LLM abiertos.
Este enfoque es especialmente útil para tareas menos demandantes que pueden ser manejadas de manera eficiente por modelos locales, dejando las tareas más complejas para modelos en la nube solo cuando sea realmente necesario.
Si quieres empezar a probar la IA con modelos Opensource en tu propio dispositivo no te pierdas este video de DOTCSV. Carlos, como siempre, desarrollando contenidos excepcionales.
El futuro de la IA está evolucionando hacia un modelo más inteligente, eficiente y adaptable, en el que, al implementar estas soluciones, que hemos comentado anteroirmente los desarrolladores y las empresas pueden aprovechar al máximo las capacidades de esta, utilizando modelos avanzados solo cuando sea necesario y dependiendo de soluciones más económicas y eficientes para el resto. Este enfoque nos acerca a un mundo donde la IA es no solo poderosa, sino también accesible y adaptable a nuestras necesidades específicas.
Déjame tus comentarios sobre cómo estas innovaciones podrían influir en tu negocio o proyecto. ¿Considerarías implementar un sistema de enrutamiento inteligente o un MoA para optimizar tus procesos? ¡Tu opinión es importante!
Fuentes interesantes
- Paper MoA de Together AI
- LM Studio: Descubre, descargar y ejecutar LLM de forma local.
- Anything LLM: Cualquier LLM, cualquier documento, cualquier agente, totalmente privado.
- Pinokio: Instala, ejecuta y controlar aplicaciones en tu ordenadorvcon 1 Clic. Si no te quires complicar la vida instalando por ejemplo la aplicación anterior, puedes ejecutarla desde Pinokio.
- Compara 8 herramientas de Prompt Engineering
