La tecnología de inteligencia artificial (IA) está avanzando a un ritmo sin precedentes, impulsada en gran parte por el rápido desarrollo y la publicación de nuevos Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs o Large Language Models por sus siglas en inglés). Aunque estos modelos ofrecen mejoras impresionantes en el rendimiento, la transición a versiones más recientes puede plantear desafíos debido a variaciones en su salida y comportamiento. Estas variaciones pueden llevar a respuestas no deseadas e inesperadas, lo que puede afectar negativamente a los servicios. Asegurar la estabilidad y la calidad de los servicios durante las transiciones de modelo puede ser una tarea tanto laboriosa como técnicamente exigente. Para abordar estos desafíos, Visor.ai ahora ofrece dos nuevos enfoques multimodales: H.ermes y H.ermes 2.
¿O que significa H.ermes?
H.ermes y H.ermes 2 son enfoques multimodales que utilizan Modelos de Lenguaje de Gran Escala de última generación, concretamente transformadores generativos pre-entrenados (GPT) y que han sidodesarrollados internamente por Visor.ai, junto con modelos clásicos de aprendizaje automático.
Un enfoque multimodal aprovecha las ventajas tanto del aprendizaje profundo como del aprendizaje automático tradicional, lo que resulta en un rendimiento potencialmente superior en una amplia gama de aplicaciones. En comparación con las técnicas clásicas de aprendizaje automático, el enfoque multimodal de H.ermes es capaz de realizar un razonamiento profundo y comprender contextos complejos teniendo en cuenta la variabilidad y ambigüedad en el lenguaje humano. Puede gestionar tareas como resumir, , generar texto y dar respuestas a preguntas. Cada tarea se puede personalizar a través de una interfaz intuitiva y fácil de usar, sin requerir conocimientos técnicos.
Por otro lado, comparado con el uso de un modelo solo de LLMs, los enfoques multimodales se benefician de la precisión y exactitud que los modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden ofrecer para tareas específicas y limitadas.
Conclusión
Estos enfoques multimodales están diseñados para actualizarse constantemente y seguir el ritmo de los avances en la tecnología de IA, al mismo tiempo que mantienen la estabilidad y calidad del servicio para nuestros clientes. Esto se logra mediante el uso de varias técnicas de IA para reducir las alucinaciones de IA, un fenómeno en el que el modelo genera información que parece plausible pero que es incorrecta, engañosa o completamente inventada. Para clientes que necesiten un modelo LLM más pequeño y con menores costes, Visor.ai ofrece H.ermes. Por otro lado, para aquellos clientes que requieren un modelo LLM más potente, Visor.ai proporciona H.ermes 2. Otra ventaja frente a otros LLMs es el soporte continuo al cliente.
