7 Lecciones de construir una aplicación de IA a pequeña escala
Este artículo detalla siete lecciones aprendidas al construir un asistente de IA a pequeña escala durante el último año. El autor descubrió que los problemas de escalabilidad surgieron antes de lo previsto. La programación de IA es estocástica, lo que requiere ajustes iterativos de indicaciones, ajuste fino, ajuste de preferencias e hiperparámetros. La calidad de los datos es crucial, con una inversión significativa de tiempo en la construcción y el mantenimiento de un conjunto de datos de alta calidad y un pipeline de procesamiento. La evaluación del modelo es igualmente importante, ya que los conjuntos de validación simples a menudo no captan los casos límite del mundo real. La confianza y la calidad son primordiales, lo que exige experimentación y evaluación continuas. El propio pipeline de entrenamiento es la propiedad intelectual central, constantemente refinado mediante la iteración. Finalmente, el autor advierte contra la dependencia excesiva de las bibliotecas de IA debido a la posible falta de completitud o la mala integración del ecosistema; construir directamente sobre abstracciones de bajo nivel suele ser más confiable.