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¿Qué es la validación de IA?
Ocho razones por las que necesita la validación de IA
¿Por qué elegir los servicios de validación de IA?
¿Por qué elegir los servicios de validación de Lionbridge AI™?
Adoptar la IA es fundamental para mantener la competitividad en los mercados actuales, pero también es costoso tener un modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) con un rendimiento deficiente. Para muchas empresas, su LLM es una de sus mayores inversiones. La validación de IA ayuda a garantizar que su LLM proporcione resultados precisos, seguros y fiables en entornos reales. Es un paso fundamental para mejorar el rendimiento del modelo, reducir riesgos y maximizar el valor de las inversiones en IA. Lea nuestro artículo del blog para saber qué es la validación de modelos de IA, conocer sus ventajas y aprender a validar eficazmente los resultados de la IA.
¿Qué es la validación de IA?
Las tácticas de validación de la IA pueden variar según el modelo, pero el objetivo siempre es el mismo: garantizar que los resultados de su LLM cumplan los objetivos del negocio. Según un estudio reciente, más del 80 % de los proyectos de IA fracasan. Para evitar este costoso fracaso, normalmente es necesario articular objetivos empresariales más amplios y la forma en que los resultados de la IA deberían ayudar a alcanzarlos. Los flujos de trabajo de validación de IA suelen evaluar los resultados en diversas modalidades, como texto, audio, imagen y vídeo, para evaluar el rendimiento, la seguridad y la alineación con los objetivos empresariales.
Por último, los procesos de validación de los resultados de la IA deben calificar este contenido clasificado en función de su grado de alineación con los objetivos generales de la empresa. Las empresas pueden trabajar con un integrador de soluciones lingüísticas para completar este proceso, y pueden necesitar anotación de datos de IA, recopilación de datos de IA, etiquetado de datos de IA o alguna combinación de estos servicios de datos de IA.
Ocho razones por las que necesita la validación de IA
En términos generales, la validación de evaluaciones de IA ayuda a garantizar que las empresas obtengan el máximo rendimiento de su LLM. Estas son las ocho formas en que la validación de IA suele ayudar a una empresa a ajustar su LLM, ya sea uno o dos, o una combinación de varias.
Ocho ventajas de la validación de IA
1. Precisión: garantizar que la salida de un LLM cumpla los estándares de precisión predefinidos
2. Coherencia: garantizar que la salida del LLM sea siempre más coherente, predecible y fiable
3. Seguridad: el LLM nunca opera de manera que represente un riesgo para los seres humanos, ya sea físico o de cualquier otra índole, en una amplia variedad de casos de uso y condiciones
4. Reducción del sesgo: detectar los sesgos de los LLM y abordarlos para lograr resultados justos, equitativos e inclusivos de manera sistemática
5. Cumplimiento: garantizar que el LLM siempre funcione de acuerdo con las directrices y normativas legales o del sector
6. Transparencia: las partes interesadas saben cómo funciona el LLM y pueden confiar en sus flujos de trabajo
7. Evaluación comparativa del rendimiento: las empresas pueden comparar el rendimiento de sus LLM con diferentes modelos para una mejora continua
8. Generalización: preparar el LLM para manejar nuevos datos o nuevas entradas y continuar funcionando como se espera
¿Por qué elegir los servicios de validación de IA?
Realizar la validación de IA requiere una amplia experiencia tanto en IA como en el tema sobre el cual se entrena el modelo lingüístico de gran tamaño (LLM). Las empresas que buscan un verdadero rendimiento de la inversión de sus modelos de IA suelen trabajar con proveedores de servicios de datos de IA para la validación externa de sus modelos de IA. Las empresas de soluciones de datos de IA tienen la experiencia, el conocimiento y los recursos para ayudar. Abordar la validación de modelos de IA sin estos expertos suele conllevar una combinación de estos nueve riesgos:
Interpretación errónea de los resultados de validación, lo que lleva a tomar medidas incorrectas para mejorar el rendimiento del LLM.
Sesgo de confirmación y pasar por alto errores y alucinaciones en el rendimiento del LLM.
Datos de prueba o controles de sesgo insuficientes, que los expertos de datos de IA suelen evitar porque cuentan con la experiencia, los recursos y el conocimiento humano suficientes para entrenar exhaustivamente un LLM.
Omisión de casos límite, es decir, los datos atípicos raros pero críticos que un modelo puede necesitar.
Falta de atención para garantizar la seguridad de los datos confidenciales, algo para lo que los servicios de datos de IA suelen seguir rigurosos protocolos de cumplimiento normativo.
Incumplimiento de los requisitos normativos para normativas industriales o legales, lo que podría acarrear problemas legales o multas elevadas.
Técnicas inadecuadas de validación de resultados de IA, que los expertos eligen y aplican según las necesidades del modelo gracias a su amplia formación.
Sobreajuste del modelo para un conjunto de datos limitado y no representativo.
Falta de recursos humanos o computacionales para validar adecuadamente, especialmente en el caso de modelos complejos.
¿Por qué elegir los servicios de validación de Lionbridge AI™?
La decisión de emplear servicios de datos de IA para la validación de IA es fundamental para obtener un ROI y un rendimiento óptimos de su LLM, pero también lo es elegir al proveedor adecuado. La IA y los servicios de datos de IA son un área en crecimiento, y no todas las empresas cuentan con la experiencia, los recursos, los flujos de trabajo y la transparencia necesarios para mejorar el rendimiento del modelo.
Lionbridge AI respalda las iniciativas de IA empresariales con entrega global, experiencia multilingüe y flujos de trabajo de evaluación con intervención humana. Contamos con un sólido equipo de expertos globales en IA que aportan perspectivas diversas, creativas y multilingües. Lionbridge admite flujos de trabajo de IA multilingües a gran escala en texto, audio, imagen y vídeo. Confíe en nuestros expertos y en nuestras técnicas innovadoras de validación de IA para cualquier tipo de contenido: audio, texto, vídeo e imágenes. Fundamentalmente, ofrecemos flujos de trabajo personalizados y flexibles, diseñados según las medidas de éxito únicas de su empresa. Nunca implementaremos una solución que haga más o menos de lo que necesita para alcanzar sus objetivos de IA.
Estas son cuatro formas comunes en que Lionbridge proporciona validación de IA a sus clientes:
Cuatro formas comunes en que Lionbridge lleva a cabo la validación de IA
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