Criterios clave para elegir el mejor LLM (Large Language Model) para tu empresa

En el vasto universo de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), no siempre debemos apostar por un solo modelo. Dependiendo de nuestras necesidades, podemos requerir múltiples modelos para diferentes aplicaciones. Por ejemplo, podríamos utilizar Gemini para desarrollar negocio digital, ChatGPT para uso interno o Claude por su amplia ventana de contexto. Con opciones que van desde servicios SaaS hasta instalaciones en servidores privados, los LLMs ofrecen una flexibilidad significativa. Sin embargo, esta diversidad también puede ser abrumadora. Es crucial entender qué parámetros considerar al elegir el modelo más adecuado para nuestra empresa.

Diferenciación entre modelos de código abierto y modelos comerciales

El primer paso para elegir el LLM correcto es entender la diferencia entre los modelos de código abierto y los modelos comerciales. Los modelos de código abierto, como LLaMA de Meta, Mistral de Mistral AI y GPT-Neo de EleutherAI, están disponibles públicamente, permitiendo adaptaciones y mantenimiento propio. Estos modelos pueden ser más económicos y ofrecen un alto grado de personalización, pero requieren un equipo técnico capacitado para gestionarlos y adaptarlos a las necesidades específicas de la empresa.

Por otro lado, los modelos comerciales, ofrecidos por empresas como OpenAI, Google o Microsoft, suelen ser más potentes y estar mejor mantenidos. Están sujetos a licencias y tarifas, pero ofrecen facilidad de uso, soporte técnico y actualizaciones constantes, lo cual puede ser crucial para empresas que buscan soluciones listas para usar sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente.

Factores clave a considerar al elegir un LLM

Al decidir qué LLM es el más adecuado para nuestra empresa, es esencial considerar varios factores clave:

1. Capacidad técnica:
   ¿Dispones de un equipo de desarrollo robusto? Si es así, podrías optar por un modelo de código abierto. Esto te permitirá aprovechar los recursos internos para ahorrar en licencias y obtener un control total sobre el modelo. Sin embargo, si prefieres un enfoque más simplificado y manejable, los modelos comerciales como los de OpenAI o Google Cloud pueden ofrecerte soluciones directas y fáciles de implementar.
2. Velocidad:
   La velocidad es un aspecto crucial. Los modelos más pequeños requieren menos recursos y son más rápidos, lo cual es ventajoso para aplicaciones que necesitan respuestas rápidas o en tiempo real. Sin embargo, para tareas que requieren un análisis más profundo, los modelos más grandes, aunque más lentos, ofrecen resultados más detallados y precisos.
3. Multimodalidad:
   Un LLM multimodal es capaz de procesar y generar contenido en distintos formatos, como texto, imágenes, audio y video. Esto permite crear aplicaciones más versátiles y naturales. Modelos como DALL-E, Gemini y CLIP permiten integrar diferentes tipos de información, lo que amplía las posibilidades de interacción y comprensión en múltiples formatos. Es especialmente útil para empresas que buscan innovar combinando distintos tipos de medios.
4. Ventana de contexto:
   La ventana de contexto es la cantidad de información que un modelo puede “recordar” mientras responde a una consulta. Modelos como ChatGPT Plus y Team tienen una ventana de contexto de 8,192 tokens, lo que equivale aproximadamente a 11,000 palabras. Otros modelos, como Claude de Amazon, ofrecen hasta 100,000 tokens (aproximadamente 130,000 palabras). Para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de texto o requieren mantener coherencia en interacciones prolongadas, una ventana de contexto más amplia es esencial.
5. Técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation):
   La técnica RAG combina LLMs con sistemas de recuperación de información, permitiendo al modelo acceder a bases de datos externas en tiempo real. Esto es útil cuando se manejan grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de la ventana de contexto del modelo. Aplicaciones en sectores legales o de investigación, donde se requiere revisar múltiples fuentes y documentos, pueden beneficiarse enormemente de esta técnica.
6. Fine-tuning:
   El fine-tuning es la técnica que permite adaptar un modelo general a las necesidades específicas de un proyecto o conjunto de datos de la empresa. Esto es ideal si buscas un mayor control sobre el comportamiento del modelo y su adaptabilidad a datos específicos. Modelos como GPT-NeoX y BLOOM permiten un ajuste profundo y personalizado, lo cual es crucial para proyectos que requieren un alto grado de personalización.
7. Especialización de los LLMs:
   Algunos LLMs están entrenados específicamente para ciertas industrias o aplicaciones. Por ejemplo, modelos como HIPA en el sector salud están diseñados para manejar información médica con alta precisión y conformidad con normativas como HIPAA. Del mismo modo, existen modelos especializados para el sector legal, que comprenden y generan lenguaje jurídico con mayor precisión que los modelos generales. Si tu empresa opera en un sector específico, elegir un LLM especializado puede ofrecer ventajas significativas en términos de precisión y relevancia.
8. Seguridad y cumplimiento normativo:
   La seguridad de los datos y el cumplimiento de regulaciones como el GDPR son aspectos cruciales al seleccionar un LLM. Algunos servicios, como ChatGPT Team de OpenAI, garantizan que los datos no alimenten al modelo, protegiendo así la información confidencial. Sin embargo, también es importante considerar la ubicación de los servidores para cumplir con las normativas locales. Modelos como Claude y Gemini ofrecen opciones con servidores en la UE, mientras que OpenAI no cumple con este requisito debido a sus servidores en EE. UU. Para empresas que manejan información altamente sensible, desplegar soluciones en instalaciones propias o en nubes privadas dentro de la UE es fundamental.
9. Coste:
   El coste es un factor decisivo. Mientras que modelos como ChatGPT o Claude ofrecen sus servicios a través de suscripciones mensuales, que pueden ser convenientes para un uso constante, desarrollar aplicaciones personalizadas utilizando APIs puede generar costos variables dependiendo del volumen de uso y la complejidad de las tareas. Para proyectos con presupuestos ajustados, los modelos de código abierto pueden ser una opción más económica, permitiendo un control más directo sobre los costos de infraestructura y desarrollo.

Elegir el modelo de lenguaje a gran escala adecuado no es una decisión trivial. Depende de múltiples factores, desde la capacidad técnica de tu equipo hasta los requisitos de velocidad, especialización y seguridad. Al considerar cuidadosamente estos parámetros, podemos maximizar las capacidades de los LLMs y asegurarnos de que estamos utilizando las herramientas más adecuadas para nuestras necesidades. Adoptar un enfoque informado y estratégico es esencial para navegar el vasto universo de los LLMs, garantizando así que la inversión en tecnología se traduzca en beneficios tangibles para el negocio.