{"id":4340,"date":"2024-05-09T10:28:42","date_gmt":"2024-05-09T08:28:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ommadata.ai\/?p=4340"},"modified":"2024-05-09T10:28:42","modified_gmt":"2024-05-09T08:28:42","slug":"la-importancia-de-la-calidad-del-dato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ommadata.ai\/es\/2024\/05\/09\/la-importancia-de-la-calidad-del-dato\/","title":{"rendered":"La importancia de la calidad del dato"},"content":{"rendered":"

Inteligencia Artificial Generativa<\/mark>

<\/h2>\n\n\n\n

Fuente: <\/strong>https:\/\/mona-rakibe.medium.com\/the-significance-of-data-quality-in-the-world-of-generative-ai-5f84eb524299 <\/a><\/p>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Los datos est\u00e1n en el centro de los algoritmos de IA que impulsan los avances tecnol\u00f3gicos y se han convertido en parte de nuestra vida cotidiana. El \u00e9xito de las aplicaciones impulsadas por datos depende de la calidad de los datos de entrada para determinar el nivel de confianza que un usuario puede depositar en sus resultados.<\/p>\n\n\n\n

Seguro que est\u00e1s pensando que la calidad de los datos no es algo nuevo. De hecho, es un problema antiguo para la industria de los datos, con un costo de datos de mala calidad que asciende a billones de d\u00f3lares.<\/a> \u00bfAlarmante, verdad?<\/p>\n\n\n\n

Pero la magnitud de las consecuencias ha aumentado significativamente, especialmente en el mundo de la IA Generativa (GenAI).<\/p>\n\n\n\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 es GenAI? Seg\u00fan la investigaci\u00f3n de IBM,<\/a> “GenAI se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden generar texto, im\u00e1genes y otro contenido de alta calidad basado en los datos con los que fueron entrenados.”<\/p>\n\n\n\n

Al hablar de GenAI, la discusi\u00f3n sobre los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se vuelve inevitable. Los LLMs, como la arquitectura GPT-4 que impulsa a ChatGPT, son ejemplos de IA generativa. Se entrenan con enormes cantidades de texto de internet, libros, art\u00edculos y otras fuentes para aprender los patrones estad\u00edsticos y estructuras del lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

Han cambiado el panorama de la IA, destacando la importancia de los datos de buena calidad como nunca antes. Ya sea en los chatbots cotidianos o en aplicaciones avanzadas que integran LLMs, la calidad de los datos ha adquirido una \u00e9nfasis sin precedentes. Se ha convertido en un requisito b\u00e1sico para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de GenAI y, por lo tanto, es el foco de nuestro blog.<\/p>\n\n\n\n



<\/p>\n\n\n\n

El impacto de los datos de mala calidad en el entrenamiento de LLMs<\/strong><\/mark><\/h2>\n\n\n\n



Una de las razones detr\u00e1s de la “amplitud” de los LLMs es que se entrenan con un gran corpus de datos recopilados de diversas fuentes. El modelo depende de la calidad de estos grandes conjuntos de datos para aprender las complejidades de los patrones del lenguaje y generar respuestas coherentes en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, los datos de mala calidad en forma de inexactitudes o registros de datos err\u00f3neos tienden a introducir ruido en el entrenamiento del modelo, lo que es muy perjudicial. Estos datos ruidosos obstaculizan la capacidad del modelo para comprender y generar contextos precisos y significativos, lo que afecta la calidad de sus resultados.

<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s datos, m\u00e1s caos<\/p>\n\n\n\n

Por la misma construcci\u00f3n del proceso de aprendizaje autom\u00e1tico, a los modelos se les muestran numerosos ejemplos para generalizar en datos nuevos y no vistos. Del mismo modo, los LLMs aprenden de los patrones subyacentes en los datos del lenguaje para generar respuestas basadas en texto a diferentes entradas.<\/p>\n\n\n\n

Pero si el modelo ha recibido datos de mala calidad, no puede entender o responder adecuadamente a ciertas entradas o genera respuestas absurdas o enga\u00f1osas. Esto puede erosionar la confianza del usuario y limitar la utilidad pr\u00e1ctica del modelo, una preocupaci\u00f3n que se escucha con frecuencia en la comunidad de IA.<\/p>\n\n\n\n


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<\/p>\n\n\n\n

El costo de los datos de mala calidad es demasiado alto para los LLMs<\/mark>
<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

En este punto, hemos llegado a comprender el impacto sustancial de los datos de mala calidad en el proceso de aprendizaje de patrones y la confiabilidad de los LLMs. Sin embargo, lo que es a\u00fan m\u00e1s preocupante es el costo que acompa\u00f1a cuando estos datos infiltran el entrenamiento de los modelos LLM.<\/p>\n\n\n\n

Examinemos por qu\u00e9 este costo es motivo de preocupaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El entrenamiento de estos modelos grandes se sabe que requiere recursos inform\u00e1ticos y energ\u00e9ticos significativos. Por lo tanto, se vuelve imperativo no gastar energ\u00eda permitiendo que el modelo aprenda a partir de registros ruidosos o err\u00f3neos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, no se limita solo a la utilizaci\u00f3n de recursos inform\u00e1ticos. La naturaleza iterativa de este proceso resulta en retrasos significativos en el desarrollo del modelo, lo que posteriormente contribuye al costo general del desarrollo del modelo.<\/p>\n\n\n\n

Para poner en perspectiva la escala de costos, un modelo de 530 mil millones de par\u00e1metros costar\u00eda aproximadamente 100 millones de d\u00f3lares<\/a> en volver a entrenarlo. Ciertamente, nadie querr\u00eda gastar un costo tan exorbitante por permitir que los datos de mala calidad pasen desapercibidos.<\/p>\n\n\n\n

La validaci\u00f3n y verificaci\u00f3n de la calidad de datos son cr\u00edticas para construir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico exitosos. Sin embargo, cuando se trata espec\u00edficamente de entrenar LLMs, el impacto de la mala calidad de los datos aumenta sustancialmente debido a la escala y complejidad del proceso de entrenamiento, lo que hace a\u00fan m\u00e1s importante comprender los efectos adversos significativos que pueden surgir.<\/p>\n\n\n\n

OpenAI<\/a> tambi\u00e9n ha expresado preocupaciones sobre hacer que el modelo olvide los datos malos, reflejando el papel de los datos de calidad.<\/p>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Practica el \u201cShift-Left\u201d<\/mark><\/strong><\/h2>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Implementar controles de monitoreo de datos directamente en el nivel de origen no solo es una mejor pr\u00e1ctica, sino tambi\u00e9n un enfoque proactivo para preservar la calidad de los datos. Act\u00faa como una medida de ahorro de costos, eliminando la necesidad de volver a entrenar el modelo debido a preocupaciones sobre la calidad de los datos que pueden surgir m\u00e1s tarde.<\/p>\n\n\n\n

Abordar estas preocupaciones desde el principio puede minimizar la necesidad de volver a entrenar modelos costosos. Cuanto m\u00e1s tiempo persistan los problemas de calidad de datos, m\u00e1s costosos se vuelven para una organizaci\u00f3n. Para mitigar esto, es crucial cambiar el enfoque de la calidad de datos lejos de los consumidores finales hacia su origen, adoptando un enfoque de “shift-left”.

<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s del costo tangible, el retraso en actuar sobre la calidad de los datos implica un sobrecosto de supervisi\u00f3n humana, que es responsable de evaluar y validar los resultados del modelo y proporcionar retroalimentaci\u00f3n para mejorar el rendimiento del modelo. Inevitablemente, se pierde mucho tiempo antes de abordar estas preocupaciones a trav\u00e9s de este ciclo de retroalimentaci\u00f3n.
<\/p>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

No se obtienen buenos datos por defecto \u2014 hay que crearlos<\/mark>
<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Un escenario ideal ser\u00eda modelar el fen\u00f3meno o aprender el patr\u00f3n a partir de datos bien curados, pero no obtenemos datos ideales en el mundo real. Entonces, entremos en un mundo realista donde los datos pueden tener pr\u00e1cticamente todo tipo de problemas y necesitan atenci\u00f3n en todas sus m\u00faltiples dimensiones, como precisi\u00f3n, confiabilidad, integridad, relevancia, etc.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Se requiere un extenso preprocesamiento de datos como la eliminaci\u00f3n de duplicados, correcci\u00f3n de ortograf\u00eda y gram\u00e1tica, detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos y filtrado de contenido irrelevante o de baja calidad. Analizar los datos en mayor detalle incluye comprobaciones, incluyendo pero no limitadas a identificar \u2014 qu\u00e9 valores puede contener un campo, los tipos de datos esperados, c\u00f3mo es el esquema, la definici\u00f3n de un registro at\u00edpico, etc.<\/p>\n\n\n\n

Los datos cambian de forma y estructura en cada interacci\u00f3n y requieren una evaluaci\u00f3n de la transformaci\u00f3n de datos prevista versus real. Existen varias reglas<\/a> que abarcan conocimiento empresarial, distribuciones de datos, tipos de campo, etc., junto con las mejores pr\u00e1cticas para implementarlas de manera efectiva.<\/p>\n\n\n\n

Si bien algunas reglas est\u00e1ticas son ciertamente \u00fatiles, r\u00e1pidamente encuentran limitaciones al tratar con datos a gran escala para entrenar LLMs. Adem\u00e1s, es importante destacar que el monitoreo manual es propenso a errores humanos, lo que genera la necesidad de controles automatizados de calidad a escala.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, estos controles autom\u00e1ticos alertan a las partes interesadas en tiempo real, lo que facilita el monitoreo y correcci\u00f3n continuos, convirti\u00e9ndolo en un enfoque de ciclo de vida en lugar de una iniciativa de “arreglar todo de una vez”.<\/p>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong><\/mark><\/h2>\n\n\n\n


<\/p>\n\n\n\n

La principal preocupaci\u00f3n entre los ejecutivos es la falta de confianza en los datos en los que se basan las ideas. Los LLMs ya son costosos de entrenar desde el principio, y la necesidad de volver a entrenar debido a datos de mala calidad ser\u00eda nada menos que una pesadilla. Por lo tanto, es imperativo trabajar en todos los aspectos de la calidad de datos<\/a> para descubrir el potencial de los LLMs y los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

Para mejorar el retorno de la inversi\u00f3n (ROI) para cualquier iniciativa de datos, independientemente del tama\u00f1o de los conjuntos de datos que alimentan los modelos GenAI, una evaluaci\u00f3n exhaustiva de la calidad de los datos es absolutamente necesaria.<\/p>\n\n\n\n

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