Más allá de lo básico: un marco integral de selección de modelos de base para GenAI con Amazon Bedrock

TL;DR

Marco de evaluación estructurado para modelos de base en Amazon Bedrock, yendo más allá de métricas tradicionales como precisión, latencia y costo. AWS ML Blog
Cuatro dimensiones centrales: rendimiento de la tarea, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de IA responsable; la IA agentica agrega una capa para aplicaciones con agentes autónomos.
Comienza con una especificación precisa de los requisitos, asigna pesos y utiliza la API de información de modelos de Bedrock para filtrar candidatos, reduciendo típicamente de decenas a 3–7 modelos para evaluación detallada.
Implementa Bedrock Evaluations, prueba rendimiento en escenarios reales, evalúa vulnerabilidades y explora combinaciones como pipelines secuenciales o ensamblajes de votación; monitorea la producción para adaptar a lo largo del tiempo.
Adopta un proceso de evaluación en evolución que se alinea con objetivos de negocio, restricciones de costo y realidades operativas.

Contexto y antecedentes

Los modelos de base han transformado la forma en que las empresas desarrollan aplicaciones de IA generativa, proporcionando capacidades sin precedentes para entender y generar contenido. A medida que el paisaje de modelos crece, las organizaciones se enfrentan a decisiones complejas al seleccionar el modelo de base adecuado para sus aplicaciones. Este artículo presenta una metodología de evaluación sistemática para usuarios de Amazon Bedrock, combinando marcos teóricos con estrategias de implementación prácticas. Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que ofrece una selección de modelos de base de alto rendimiento de empresas líderes de IA, a través de una única API, con proveedores como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Luma, Meta, Mistral AI, poolside (próximamente), Stability AI, TwelveLabs (próximamente), Writer y Amazon, con un conjunto amplio de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad e IA responsable. Su enfoque impulsado por API facilita la intercambiabilidad entre modelos, aunque plantea la pregunta crítica: ¿qué modelo entregará el mejor rendimiento para una aplicación concreta manteniendo las restricciones? Nuestra investigación con clientes empresariales revela que muchos proyectos tempranos evalúan modelos mediante pruebas manuales limitadas o por reputación, más que mediante una evaluación sistemática frente a los requisitos del negocio. Este artículo describe una metodología de evaluación integral optimizada para Bedrock con Bedrock Evaluations y patrones que anticipan la evolución del paisaje de modelos. Para leer más sobre la evaluación del rendimiento de modelos de lenguaje grande (LLM), ver LLM‑as‑a‑judge en Amazon Bedrock Model Evaluation. Los modelos de base varían significativamente en múltiples dimensiones y sus características de rendimiento interactúan de formas complejas. Nuestra matriz de capacidades ofrece una visión estructurada de dimensiones críticas. A continuación se presentan cuatro dimensiones centrales (en ningún orden particular): rendimiento de la tarea, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de IA responsable. La evaluación del rendimiento de la tarea es crucial para lograr impactos directos en resultados de negocio, ROI, adopción por usuarios y ventaja competitiva. En aplicaciones de IA agentica, la evaluación de razonamiento, planificación y colaboración es esencial. Este enfoque garantiza que la selección de modelos no sea un ejercicio único, sino un proceso evolutivo que se mantiene al día con la evolución tecnológica.

Las cuatro dimensiones centrales (en ningún orden particular)

Rendimiento de la tarea
Características arquitectónicas
Consideraciones operativas
Atributos de IA responsable

Consideraciones sobre IA agentica

Al evaluar modelos para agentes autónomos, considera también capacidades específicas del agente y pruebas de colaboración entre múltiples agentes cuando corresponda. Este artículo presenta un enfoque que va afinando las opciones de modelos y que se mantiene alineado con objetivos de negocio y realidades operativas. AWS ML Blog

Qué hay de nuevo

El artículo describe una metodología de evaluación integral optimizada para implementaciones Bedrock, combinando marcos teóricos con estrategias prácticas. Hace hincapié en cuatro dimensiones para la evaluación: rendimiento de la tarea, características arquitectónicas, consideraciones operativas y atributos de IA responsable. La metodología guía a los usuarios para asignar pesos, filtrar modelos mediante la API de información de modelos Bedrock y reducir de decenas a 3–7 modelos para evaluación detallada. Si la API Bedrock no ofrece el filtro deseado, se puede consultar el catálogo de modelos Bedrock para obtener información adicional. El enfoque utiliza Bedrock Evaluations para estructurar datos y convertirlos en información accionable, y va más allá de pruebas estándar mediante pruebas comparativas con enrutamiento y pruebas de vulnerabilidad. También se evalúan combinaciones como pipelines secuenciales, ensamblajes de votos y enrutamiento con costo eficiente, considerando la complejidad de la tarea. Por último, enfatiza la supervisión del rendimiento en producción y la naturaleza evolutiva de la selección de modelos. Para aplicaciones de IA agentica, se recomienda una evaluación rigurosa del razonamiento, la planificación y la colaboración.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Adoptar este enfoque sistemático permite equilibrar rendimiento, costo y requisitos operativos, manteniéndose alineado con los objetivos estratégicos. Al ir más allá de métricas estándar y adoptar una evaluación estructurada, los equipos reducen riesgos de sobreaprovisionamiento y desalineación con casos de uso, al tiempo que mejoran costos, rendimiento y experiencia de usuario a largo plazo. El marco ayuda a los usuarios de Bedrock a tomar decisiones basadas en evidencia, con capacidad de adaptación ante cambios tecnológicos y necesidades comerciales.

Detalles técnicos o Implementación

La metodología se desglosa en pasos prácticos para pasar de requisitos a una elección de modelo:

Especificar con precisión los requisitos de la aplicación y asignar pesos para crear una base de evaluación.
Usar la API de información de modelos de Bedrock para filtrar modelos según requisitos duros, lo que normalmente reduce a 3–7 modelos para evaluación detallada.
Si la API Bedrock no proporciona todos los filtros deseados, consultar el catálogo de modelos Bedrock para obtener información adicional.
Implementar una evaluación estructurada con Bedrock Evaluations para organizar datos y derivar insights.
Ir más allá de pruebas estándar con pruebas comparativas mediante las capacidades de enrutamiento de Bedrock para obtener datos de rendimiento en el mundo real con usuarios.
Probar vulnerabilidades del modelo mediante intentos de inyección de prompts, sintaxis desafiante, casos límite y verificaciones de hechos en dominios específicos.
Evaluar combinaciones como pipelines secuenciales, ensamblajes de votos y enrutamiento con costo eficiente según la complejidad de la tarea.
Diseñar sistemas para supervisar el rendimiento en producción con paneles e alertas, reconociendo que distintos sectores tienen requisitos únicos.
Para IA agentica, evaluar rigurosamente razonamiento, planificación y colaboración; considerar pruebas de colaboración multi‑agentes cuando corresponde.
Considerar la selección de modelos como un proceso evolutivo que se ajusta a necesidades y capacidades cambiantes, manteniendo el alineamiento con objetivos comerciales y realidad operativa. Notas de implementación:
El servicio Bedrock ofrece modelos de proveedores líderes (p. ej., AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Writer, etc.) vía una única API, con poolside y TwelveLabs anunciados como próximamente disponibles. Esta interchangeabilidad API facilita comparaciones lado a lado y cambios de modelo sin fricción. AWS ML Blog

Puntos clave

Un enfoque disciplinado y multidimensional es esencial para la selección de modelos de base en proyectos de IA generativa.
Comience con requisitos ponderados, filtre con la API de Bedrock y reduzca a unos pocos candidatos para evaluación detallada.
Use Bedrock Evaluations para estructurar datos, realizar pruebas comparativas y monitorear el rendimiento en producción.
Además de métricas estándar, incluya consideraciones de IA agentica cuando corresponda.
Trate la selección de modelos como un proceso continuo que evoluciona con la tecnología y las necesidades del negocio.