Mapeando el panorama de la industria de IA 2023 (Foundational Model Ops)

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Mapeando el panorama de la industria de IA 2023 (Foundational Model Ops)

Tabla de Contenidos:

  1. Introducción
  2. Visión General de Foundational Model Ops
  3. Fase de Adaptación
    • Ingeniería y Gestión de Prompts
    • Plantillas y Mercado de Prompts
    • Gestión de Datos y Embebedding
    • Afinamiento del Modelo
  4. Frameworks de Programación del Modelo Fundacional
  5. Despliegue, Optimización y Monitoreo
  6. Evaluación de Oportunidades
    • Prompt Engineering y Management
    • Datos y Gestión de Embebedding
    • Afinamiento del Modelo
    • Frameworks de Programación del Modelo Fundacional
    • Despliegue, Optimización y Monitoreo
  7. Conclusión
  8. Recursos

💡Aspectos Destacados:

  • Foundational Model Ops es una infraestructura crucial para desarrollar aplicaciones de IA.
  • El proceso de adaptación permite personalizar y extender modelos fundamentales.
  • La ingeniería y gestión de prompts es esencial para obtener buenos resultados.
  • El uso de plantillas y el acceso a un mercado de prompts facilita el proceso.
  • La gestión de datos y embebedding ofrece una interoperabilidad eficiente.
  • El afinamiento del modelo permite adaptarlo a casos de uso específicos.
  • Los frameworks de programación del modelo fundacional son la columna vertebral de la aplicación.
  • El despliegue, optimización y monitoreo garantizan el rendimiento y la eficiencia del modelo.
  • La evaluación de oportunidades destaca los pros y contras de cada área.
  • Los emprendedores pueden encontrar oportunidades en el despliegue, optimización y monitoreo.

📚Introducción

En este artículo, exploraremos el concepto de Foundational Model Ops, una infraestructura vital en la industria de la IA para potenciar aplicaciones innovadoras. Analizaremos en detalle los distintos aspectos de esta disciplina y revisaremos las principales áreas en las que las empresas están invirtiendo actualmente. Desde la fase de adaptación hasta el despliegue, optimización y monitoreo de modelos, examinaremos cada etapa y destacaremos las oportunidades y desafíos que presenta.

🌐Visión General de Foundational Model Ops

Foundational Model Ops se refiere a la infraestructura necesaria para desarrollar aplicaciones de IA de alto nivel. Anteriormente, el desarrollo de aplicaciones de IA requería meses o incluso años de desarrollo interno. Sin embargo, en la actualidad, existe una próspera infraestructura en la industria de la IA que facilita este proceso. En este artículo, exploraremos las diferentes áreas clave de Foundational Model Ops y analizaremos las empresas y herramientas que están dando forma a esta creciente industria.

Fase de Adaptación

🧩Ingeniería y Gestión de Prompts

La ingeniería y gestión de prompts es una parte fundamental de la fase de adaptación en Foundational Model Ops. La ingeniería de prompts se refiere al arte de dar instrucciones a modelos de lenguaje para obtener resultados deseados. Es importante diseñar correctamente los prompts para obtener respuestas precisas y relevantes. La gestión de prompts implica organizar y rastrear las diferentes iteraciones y pruebas de prompts, así como realizar pruebas A/B para optimizar los resultados. Algunas empresas que se dedican a la ingeniería y gestión de prompts incluyen Prompt Layer y Honey Hive.

📝Plantillas y Mercado de Prompts

En la fase de adaptación, también se utilizan plantillas y se accede a mercados de prompts para facilitar el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA. Las plantillas permiten a los desarrolladores utilizar prompts predefinidos y probados. Esto agiliza el proceso de desarrollo y garantiza resultados de Alta calidad. Algunas plataformas populares de plantillas y mercados de prompts incluyen Promptable y Gradient J. Estas herramientas brindan acceso a una amplia gama de prompts probados y validados que facilitan el desarrollo de aplicaciones de IA.

🗃️Gestión de Datos y Embebedding

Otro aspecto crucial de la fase de adaptación en Foundational Model Ops es la gestión de datos y embebedding. Al entrenar modelos de lenguaje, es necesario utilizar conjuntos de datos relevantes y representativos. Además, es posible obtener representaciones vectoriales de documentos mediante técnicas de embebedding. Estas representaciones vectoriales permiten realizar búsquedas de similitud y facilitan el aprendizaje en contexto. Algunas empresas que ofrecen soluciones de gestión de datos y embebedding incluyen Pinecone y Eva. Estas plataformas proporcionan bases de datos especializadas en el almacenamiento y recuperación eficiente de vectores de documentos.

🎯Afinamiento del Modelo

En la fase de adaptación, es posible afinar o personalizar modelos generales para casos de uso específicos. Mediante el afinamiento del modelo, se puede mejorar su rendimiento y adaptarlo a las necesidades de cada aplicación. Por ejemplo, es posible entrenar un modelo general en datos específicos de medicina o derecho para obtener respuestas más precisas en estos dominios. Algunas empresas que ofrecen servicios de afinamiento del modelo son Human Loop y Vellum.ai. Estas empresas pueden ayudar a ajustar y optimizar los modelos generales para casos de uso especializados.

Frameworks de Programación del Modelo Fundacional

Los frameworks de programación del modelo fundacional son una parte fundamental de Foundational Model Ops. Estos frameworks ofrecen una capa de orquestación que facilita la integración y el flujo de trabajo de las diferentes partes de una aplicación de IA. Algunas de las funcionalidades que ofrecen incluyen la carga y el análisis de documentos, el manejo de prompts y la integración con API externas. Uno de los frameworks más destacados en este espacio es Lang Chain, que cuenta con una sólida comunidad y una amplia adopción por parte de otros desarrolladores. Otros frameworks de programación como Dust y Clue también son relevantes en el contexto de Foundational Model Ops.

Despliegue, Optimización y Monitoreo

El despliegue, optimización y monitoreo de modelos de IA es una etapa crucial en el ciclo de vida de una aplicación. En esta fase, se garantiza que los modelos estén funcionando de manera óptima y que cumplan con los requisitos de rendimiento y eficiencia. Esto implica realizar pruebas exhaustivas, recopilar comentarios de usuarios y realizar ajustes y mejoras en los modelos. Algunas empresas dedicadas al despliegue, optimización y monitoreo de modelos son Honey Hive y Vellum.ai. Estas compañías ofrecen herramientas y servicios que facilitan la implementación y gestión eficiente de modelos de IA.

Evaluación de Oportunidades

A la hora de evaluar las oportunidades en el espacio de Foundational Model Ops, es importante tener en cuenta los pros y contras de cada área. A continuación, presentamos una evaluación de las diferentes secciones:

🔍Prompt Engineering y Management

  • Pros: Mejora los resultados de los modelos de lenguaje, facilita la interacción con los modelos.
  • Contras: La durabilidad de esta área puede ser incierta a medida que se desarrollen nuevas técnicas de comunicación con los modelos.

📊Datos y Gestión de Embebedding

  • Pros: Es fundamental para el desarrollo de aplicaciones de IA, permite un fácil acceso a representaciones vectoriales.
  • Contras: Existen muchos jugadores en el espacio, lo que dificulta la diferenciación y la elección de la solución adecuada.

💪Afinamiento del Modelo

  • Pros: Permite adaptar los modelos generales a casos de uso específicos, posibilidad de cobrar precios más altos.
  • Contras: Puede ser una opción costosa y compleja para los usuarios finales, puede no ser la primera opción para todos los casos de uso.

🧩Frameworks de Programación del Modelo Fundacional

  • Pros: Esencial para la creación de aplicaciones de IA, permite la coordinación y conexión de diferentes herramientas.
  • Contras: Entrar en un espacio ya ocupado puede requerir tiempo y esfuerzo para alcanzar a los competidores líderes.

🚀Despliegue, Optimización y Monitoreo

  • Pros: Esencial para el rendimiento y la eficiencia de las aplicaciones de IA, puede convertirse en el centro de toda la lógica de la aplicación.
  • Contras: Los competidores que ya tienen impulso pueden tener una ventaja, lo que dificulta ingresar al mercado.

📝Conclusión

Foundational Model Ops es un campo en crecimiento en la industria de la inteligencia artificial. Desde la adaptación y el afinamiento de modelos hasta el despliegue y el monitoreo de aplicaciones, cada etapa desempeña un papel crucial en el éxito de las soluciones de IA. Al evaluar las oportunidades en este espacio, es importante considerar los pros y contras de cada área y encontrar un enfoque que se alinee con los objetivos comerciales y las necesidades del mercado. La infraestructura y las herramientas disponibles en Foundational Model Ops están abriendo nuevas posibilidades y acelerando la adopción de aplicaciones de IA en diversos sectores.

Recursos

  1. Foundation Capital - Artículo original (en inglés)
  2. Prompt Layer
  3. Honey Hive
  4. Promptable
  5. Gradient J
  6. Pinecone
  7. Eva
  8. Human Loop
  9. Vellum.ai
  10. Lang Chain
  11. Dust
  12. Clue

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