Personalizar los LLMs (modelos de lenguaje grande) para casos de uso específicos es crucial para ofrecer salidas precisas, relevantes y eficientes. Ya sea que estés construyendo un chatbot de servicio al cliente, un sistema de recomendaciones o cualquier otro producto impulsado por LLM, existen tres estrategias principales para mejorar el rendimiento del modelo: fine-tuning, prompts y generación aumentada por recuperación (RAG). Cada uno de estos enfoques juega un papel vital en adaptar los LLMs a las necesidades específicas, ayudando a las empresas a mejorar continuamente cómo el modelo desempeña su función y, en última instancia, mejorando la experiencia del usuario.

Entender las diferencias entre estas técnicas y saber cuándo usar cada una puede influir significativamente en el éxito de tu producto impulsado por LLM. Vamos a profundizar en qué son el fine-tuning, los prompts y el RAG, y explorar cómo pueden moldear el comportamiento y el rendimiento de tu modelo.

Fine-Tuning, Prompt Engineering y RAG: Conceptos Clave

Fine-Tuning:
El fine-tuning es el proceso de tomar un LLM preentrenado y adaptarlo a una tarea o dominio específico entrenándolo más a fondo con tu propio conjunto de datos. Esto te permite personalizar el comportamiento del modelo de manera más exhaustiva, haciéndolo más competente para manejar tareas de nicho, terminología o áreas de conocimiento que tal vez no estén bien cubiertas por el modelo base. El fine-tuning generalmente requiere más recursos, ya que implica la recolección de datos adicionales, poder computacional y experiencia en entrenamiento de modelos.

Prompt Engineering:
El prompting, o más precisamente denominado “System Prompting” en este contexto, se refiere a cómo estructuras tus entradas para guiar al modelo a generar la salida deseada. Al elaborar cuidadosamente la manera en que se presenta una pregunta o tarea, puedes influir en cómo responde el LLM, incluso sin alterar el modelo en sí. El prompting es una forma rápida y ligera de mejorar el rendimiento del modelo, ya que no requiere entrenamiento adicional ni recursos computacionales, lo que lo convierte en un método accesible para muchos casos de uso.

Generación Aumentada por Recuperación (RAG):
RAG combina LLMs con fuentes de conocimiento externas. Cuando se formula una consulta al modelo, RAG permite que el sistema recupere información relevante de una base de datos o almacén de documentos y la ingrese al modelo para generar una respuesta más precisa. RAG es particularmente útil para garantizar que el LLM tenga acceso a información actualizada o conocimiento específico de un dominio que tal vez no se capturó completamente durante su entrenamiento original.

Fine-Tuning vs. Prompts vs. RAG: Complejidad y Casos de Uso

Estas tres técnicas —fine-tuning, prompting y RAG— no solo difieren en su complejidad de implementación, sino también en cuándo y cómo deben utilizarse, dependiendo de la etapa de desarrollo de tu LLM y el problema que estás tratando de resolver.

Fine-Tuning:

• Complejidad: El fine-tuning es la opción más compleja porque requiere la recolección de datos adicionales, el entrenamiento del modelo y la prueba. Necesitarás acceso a un conjunto de datos grande y de alta calidad relevante para tu caso de uso y suficiente poder computacional para reentrenar el modelo. Este método es también el más caro y que consume más tiempo.
• Caso de uso: El fine-tuning es ideal cuando tu LLM necesita realizar una tarea específica de manera consistente, como entender el lenguaje propio de un dominio (por ejemplo, terminología legal o médica), manejar consultas especializadas o ajustarse a ciertos estándares. Usualmente es más beneficioso en etapas posteriores de desarrollo, cuando tienes una idea clara de las personalizaciones exactas que necesitas.

Prompts:

• Complejidad: El prompting es el enfoque más sencillo y menos costoso en cuanto a recursos. Refinando cómo formulas las preguntas o das instrucciones al modelo, puedes influir significativamente en su salida sin necesidad de entrenamiento adicional. Esto se puede hacer de manera instantánea y los resultados pueden evaluarse en tiempo real.
• Caso de uso: Los prompts son más efectivos cuando estás experimentando con un LLM en las primeras etapas o cuando necesitas personalizaciones rápidas y fáciles para una variedad de tareas. Es ideal cuando no tienes los recursos o el tiempo para realizar un fine-tuning del modelo, pero aún deseas guiar su comportamiento para obtener mejores resultados.

RAG:

• Complejidad: RAG se encuentra entre el fine-tuning y el prompting en términos de complejidad. Si bien no requiere reentrenar el modelo, sí necesitas configurar un sistema para recuperar información relevante de bases de datos o fuentes externas, lo que puede ser técnicamente complejo.
• Caso de uso: RAG es una solución poderosa cuando tu caso de uso requiere que el modelo tenga acceso a información en tiempo real o contenido altamente especializado que no forma parte del entrenamiento del LLM. Es ideal para aplicaciones como el servicio al cliente, donde necesitas que el LLM consulte una base de conocimientos en evolución.

Impacto en la Experiencia del Cliente

El enfoque que elijas —fine-tuning, prompting o RAG— influye directamente en la experiencia general del cliente cuando los usuarios interactúan con tu producto impulsado por LLM. Cada método puede ayudar a mejorar la forma en que el modelo entiende las consultas de los usuarios, la relevancia de sus respuestas y la satisfacción general del usuario. Sin embargo, hacer cambios en tu modelo también requiere una evaluación cuidadosa de su impacto en la experiencia del usuario.

Por ejemplo, el fine-tuning puede conducir a una experiencia más personalizada, pero un ajuste inapropiado podría resultar en un sobreajuste o pérdida de capacidad de generalización, lo que llevaría a la frustración del usuario. Por otro lado, el prompting ofrece adaptabilidad rápida pero puede no entregar consistencia a lo largo del tiempo. De manera similar, RAG puede mejorar la precisión, pero podría introducir latencia si no se implementa de manera eficiente.

Para medir el impacto de estos cambios, es esencial evaluar la satisfacción del usuario después de cada iteración. ¿Cómo reaccionan los usuarios al nuevo comportamiento? ¿Están más satisfechos con las respuestas, o encuentran problemas que no existían antes?

Mejorando el Rendimiento del LLM y la Experiencia del Usuario de Forma Iterativa

Para las empresas que implementan productos impulsados por LLM en producción, experimentar con fine-tuning, prompting o RAG puede ser un desafío. Nebuly facilita este proceso al ofrecer herramientas para pruebas A/B y seguimiento de la satisfacción del usuario. Con Nebuly, puedes:

• Probar cambios mediante A/B testing: Experimentar con diferentes técnicas —ya sea fine-tuning, ajuste de prompts o implementación de RAG— probándolas con un grupo seleccionado de usuarios. Esto te permite medir el impacto directo de cada cambio en tiempo real.
• Monitorear la experiencia del usuario: Las herramientas analíticas de Nebuly te ayudan a hacer un seguimiento de la satisfacción y el compromiso del usuario después de cada cambio, asegurando que el rendimiento del modelo se ajuste a las expectativas del usuario.
• Optimizar de manera continua: Nebuly te permite refinar de manera continua tu LLM proporcionando información sobre cómo cada ajuste afecta la experiencia del usuario, lo que facilita identificar qué funciona y qué necesita mejorar.