Las nuevas fronteras de la IA generativa: Multimodalidad y SML

Introducción

La evolución de los LLM (large language models) ha sido revolucionaria, y en los últimos años hemos presenciado dos tendencias fundamentales que están transformando el ámbito de la inteligencia artificial: por un lado, la Multimodalidad (multimodality) y por otro, la adaptación a los entornos on-premise mediante el uso de small language models (SLMs). Estas tendencias están redefiniendo el potencial de los modelos de lenguaje, ampliando su alcance y creando nuevas oportunidades para empresas y desarrolladores que buscan innovación y eficiencia.

La multimodalidad: hacia una comprensión integral del mundo

Este avance hacia la multimodalidad nos acerca a lo que algunos denominan el 'AGI World' (Artificial General Intelligence World), un escenario en el que la inteligencia artificial adquiere una capacidad más generalizada de comprender y razonar sobre el mundo tal como lo haría un ser humano. La integración de múltiples modalidades es un paso clave hacia este objetivo, ya que permite a los modelos captar la complejidad de los entornos reales y tomar decisiones informadas a partir de diversas fuentes de información.

La multimodalidad no solo permite una interacción más fluida y natural, sino que también potencia la eficiencia en tareas donde la información proviene de diversas fuentes. En el ámbito médico, un modelo multimodal puede combinar descripciones de síntomas con análisis de imágenes de resonancias magnéticas para ofrecer diagnósticos más precisos y completos. En los procesos de recruiting un asistente de ayuda al entrevistador podría hacer más eficiente dicho proceso ayudando a que la sección de preguntas y la evaluación del recruiter fuese más efectiva. Esta capacidad de trabajar con información diversa transforma radicalmente la forma en que los modelos de lenguaje pueden integrarse en aplicaciones del mundo real.

Small Language Models: eficiencia y privacidad en entornos aislados

Los LLMs han abierto el camino para la creación de modelos más especializados y ligeros, que responden a necesidades específicas y son viables en entornos más controlados. Una de las técnicas clave que está permitiendo el desarrollo de SLMs más eficientes es la destilación del conocimiento (knowledge distillation). Esta técnica consiste en entrenar un modelo más pequeño (el "estudiante") para que aprenda a imitar el comportamiento de un modelo más grande y complejo (el "maestro"). De esta manera, se logra transferir gran parte del conocimiento del modelo grande al pequeño, manteniendo una alta precisión pero con una carga computacional mucho menor. Esto es especialmente útil para despliegues en entornos on-premise, donde los recursos de hardware pueden ser limitados.

Los SLMs se destacan por su capacidad de ser entrenados para resolver tareas especializadas con alta precisión, utilizando menos recursos computacionales. Esta eficiencia permite a las organizaciones mantener un control completo sobre sus datos, una preocupación fundamental en sectores como el financiero, el sanitario o el gubernamental, donde la privacidad y la seguridad de la información son críticas. Además, estos modelos ofrecen latencias significativamente menores, lo cual es crucial para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como los sistemas autónomos de atención al cliente (con asistentes de call-centers que son capaces de responder a todas las dudas del cliente y sugerirle al operador del call-center la mejor solución para solucionar el motivo de la llamada de la manera más efectiva posible)

Un futuro equilibrado: aprovechando lo mejor de ambos mundos

En resumen, la convergencia de la multimodalidad y los Small Language Models está inaugurando una nueva era en la inteligencia artificial. Estas innovaciones no solo amplían las capacidades y aplicaciones de los modelos de lenguaje, sino que también los hacen más accesibles y eficientes para un abanico más amplio de industrias y casos de uso. Al combinar una comprensión más integral del mundo con eficiencia y privacidad, estamos avanzando hacia una democratización de la inteligencia artificial que permitirá integrar estas tecnologías de manera más natural y efectiva en nuestra vida diaria y en los procesos empresariales. La clave radica en aprovechar estas evoluciones para generar soluciones diferenciales y de alto impacto que impulsen la innovación y la eficiencia en múltiples sectores.

Desde los laboratorios de Innovación de SDG estamos experimentando con estas tendencias y entendiendo su evolución, para integrarlas dentro de las arquitecturas de datos con el fin de generar nuevas soluciones que sean robustas, incluyan un gen innovador y den soporte a nuevos casos de uso.