En la actualidad es común utilizar modelos de IA generativa como ChatGPT, Gemini, o Copilot para ayudarnos a realizar tareas del día a día, llegándolos a introducir incluso a la hora de trabajar. Estas herramientas ofrecen soluciones de forma rápida, facilitan ciertas tareas y ayudan a mejorar la productividad. Su uso se ha generalizado tanto en el ámbito laboral que se están sacando versiones de pago para aplicar a empresas, como ChatGPT Enterprise.
Sin embargo, lo que muchas empresas no saben y no consideran es que existe la posibilidad de entrenar sus propios modelos, adaptándolos específicamente a sus necesidades en vez de usar uno de estos modelos más genéricos. ¿Por qué pagar una suscripción premium cuando podemos tener uno propio que se ajuste totalmente a lo que queremos?
Estos modelos de los que hablamos se pueden utilizar tal como vienen entrenados, pero además se pueden reentrenar con tus datos, para que sean más efectivos y aprendan en la tarea concreta para la que los necesitas. Pongamos un par de ejemplos: una empresa podría utilizar el modelo ViT para implementar un sistema de inspección visual que le diga si los productos tienen algún defecto antes de ser mandados al cliente. O, por ejemplo, utilizar DeepSeek para crear un chatbot que ayude en la atención al cliente. Pero, ¿dónde encontramos estos modelos? En este artículo vamos a analizar varios ejemplos.
La oportunidad de personalizar modelos gracias a Hugging Face
Hugging Face es una plataforma que permite acceder a modelos y herramientas de IA de forma gratuita. La comunidad de Hugging Face es uno de sus pilares fundamentales, ya que la gente colabora entre sí, sube herramientas, datasets y modelos ya preentrenados para que puedan ser usados sin compromiso.
Entre estos modelos encontramos algunos muy potentes e interesantes, como por ejemplo:
- GPT-3 y GPT-2 (OpenAI): genera texto, responde preguntas, etc. Muy útil para chatbots, asistentes virtuales y generación de texto.
- BERT y variantes (RoBERTa, ALBERT, DeBERTa): modelos más centrados en tareas de compresión y análisis de texto. Pueden resumir y extraer información, así como análisis de sentimientos.
- T5 (Text-to-Text): Sus usos comunes son el resumen, traducción y clasificación de texto.
- DALL-E 2: un modelo que genera imágenes a partir de descripciones.
- ViT (Vision Transformer): un modelo basado en Transformers que permite la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
Hay también modelos más especializados en tareas concretas, como Whisper (permite la transcripción de audio a video), modelos de clasificación de vídeos o la conversión de imagen a vídeo.
Modelos open source: DeepSeek, Llama, SpaCy y Ultralitycs
Tenemos también otros modelos interesantes y que son de código abierto que podemos descargarnos desde sus repositorios online, sin necesidad de una plataforma intermediaria o de APIs externas:
- DeepSeek: la famosa alternativa open source a ChatGPT.
- Llama 2: un modelo de IA que, aunque ha sido desarrollado por Meta, es de código abierto.
- SpaCy: Una librería de NLP (procesamiento de lenguaje natural) que posee modelos preentrenados en multitud de idiomas.
- Ultralytics (YOLOv8): Un modelo de visión artificial que permite detectar objetos en imágenes y vídeos.
Cómo implementar estos modelos en tu empresa gracias a Overstand
Antes de empezar, evalúa tus necesidades: es importante que definas las áreas de la empresa que se beneficiarían de la automatización de procesos de este tipo. Una vez analizadas, te ayudaremos a encontrar los modelos correctos y a personalizarlos y entrenarlos con tu datos para, finalmente, integrarlos en los sistemas de tu empresa.
Hacer esto es más sencillo de lo que parece y desde Overstand podremos ayudarte a hacerlo de la manera efectiva sin que tengas que preocuparte.
