Modelos de Lenguaje Auto-Alojados: La Revolución de la IA en tus Manos

Los modelos de Lenguaje auto-alojados (en inglés Self hosted LLMs) son modelos de lenguaje auto-alojados y considero que serán el siguiente salto en la revolución de la Inteligencia Artificial.

Imagina tener un asistente inteligente capaz de entender tus necesidades y ayudarte en tareas como la generación de textos, la traducción de idiomas o el análisis de datos. Me dirás que eso ya existe: ChatGpt, Bing, Geminis, Claude,… y es cierto, pero necesitas conectarte a internet para tener acceso. Gracias a los Modelos de Lenguaje Auto-Alojados (SLLM), esta tecnología está al alcance de cualquier persona o empresa. Te lo explico.

Los Self Hosted LLMs los puedes instalar en tu ordenador o en tu nube (en el servidor que tengas contratado) o incluso en tu servidor de tu red local. A diferencia de los modelos de IAG ya mencionados, que vienen «pre-entrenados» (ojo, y es genial ya que manejan mucha información y serán complementarios al que instales en local), los SLLM te permiten entrenarlos con tus propios datos y para tus necesidades específicas.

¿Qué ventajas ofrecen los SLLM?

• Flexibilidad: Puedes adaptarlos a cualquier tarea, desde escribir informes hasta crear guiones de marketing.
• Escalabilidad: A medida que tu negocio crece, puedes aumentar la potencia de tu SLLM para manejar más datos.
• Control: Tienes total control sobre los datos y el funcionamiento del modelo al tener todo el contenido en local sin necesidad de acceso a internet, lo que garantiza la privacidad y la seguridad.
• Cumplimeinto del RGPD, al no compartir datos alojados en servidores externos de los que no tenemos certeza que cumplen los requisitos de seguridad y confidencialidad y del cumplimiento e la Ley de Protección de Datos.
• Rentabilidad: A largo plazo, los SLLM pueden ser más económicos que usar servicios de IA de terceros.

Si bien los Modelos de Lenguaje Auto-Alojados ofrecen una gran flexibilidad y control sobre la IA, también es importante considerar algunas desventajas y los posibles problemas de hardware que pueden surgir al implementarlos:

¿Qué desventajas tienen los SLLMs?

• Complejidad: Implementar y administrar un SLLM requiere cierto conocimiento técnico y experiencia en IA. Las plataformas existentes pueden facilitar el proceso, pero aún se requieren habilidades básicas.
• Recursos computacionales: Entrenar y ejecutar un SLLM puede ser computacionalmente intensivo, especialmente para modelos grandes y conjuntos de datos complejos. Esto puede requerir hardware potente, como GPUs o servidores dedicados, lo que aumenta los costes.
• Mantenimiento: Los SLLM requieren mantenimiento como actualizaciones de versiones, optimización de parámetros o monitoreo de rendimiento.
• Dependencia de datos: La calidad y cantidad de los datos de entrenamiento son cruciales para el rendimiento del SLLM. Un conjunto de datos deficiente puede afectar negativamente la precisión y la utilidad del modelo. A éste punto le dedicaré otra entrada.

Para hacer frente a los requerimientos exigentes del hardware (potencia del procesador, espacio de almacenaje en disco duro o de la cantidad de memoria RAM), recomiendo que se empiece por los modelos más pequeños y se vaya probando otros de mayor tamaño para ver cual es el punto óptimo. Aunque tenemos que saber que los LLMs más pequeños tienen un rendimiento inferior a los más grandes, pero serán siempre un plus frente a no tenerlo, y serán más interesantes dependiendo de cómo lo hayamos entrenado con nuestros datos.

Existe otra posibilidad, para superar las posibles limitaciones de HW como aprovechar plataformas en la nube. Con plataformas en la nube me refiero a Google Cloud, Azure de Microsfot o Amazon Web Services (AWS) ofrecen servicios de computación y almacenamiento (de pago) escalables que pueden ser útiles para ejecutar SLLM. Ahí están por ejemplo los endpoints de Hugging Face. Y con importante seguridad y cumplimento del RGPD.

Si quieres saber más, si quieres ver cómo implantar soluciones SLLM en tu empresa, contacta con nosotros o pide una cita (el chatbot te ayuda a pedir una cita por videoconferencia).