Más allá de lo básico: un marco integral de selección de modelos de base en IA generativa

TL;DR

• Las organizaciones deben ir más allá de precisión, latencia y costo para capturar el rendimiento real.
• Use Bedrock Evaluations y la API de información de modelos para filtrar candidatos a 3–7 modelos para evaluación detallada.
• Considere capacidades de IA agentiva y colaboración multiagente; pruebe prompts, escenarios límite y vulnerabilidades específicas del dominio.
• El marco es iterativo y compatible con la evolución del panorama de modelos, ayudando a equilibrar rendimiento, costo y objetivos comerciales.

Contexto y antecedentes

Los modelos de base han revolucionado la forma en que las empresas desarrollan aplicaciones de IA generativa, ofreciendo comprensión y generación de contenidos de nivel humano. Amazon Bedrock ofrece un servicio totalmente gestionado con una amplia gama de modelos de base de proveedores líderes (AI21 Labs, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Luma, Meta, Mistral AI, poolside, Stability AI, TwelveLabs, Writer y Amazon), accesibles a través de una única API. Esta API facilita la intercambiabilidad entre modelos, pero plantea el reto de saber qué modelo entregará el mejor rendimiento para una aplicación dada cumpliendo las restricciones operativas. Trabajos con clientes corporativos muestran que muchos proyectos iniciales seleccionan modelos basados en pruebas limitadas o reputación, en lugar de una evaluación estructurada alineada con los requisitos del negocio. Este artículo presenta una metodología de evaluación completa adaptada a implementaciones en Bedrock, con el objetivo de guiar desde los requisitos hasta la selección del modelo usando Bedrock Evaluations. Para un contexto más amplio sobre la evaluación del rendimiento de LLMs, vea la guía vinculada sobre LLM-as-a-judge en el ecosistema de evaluación de Bedrock. Los modelos de base varían significativamente a través de múltiples dimensiones y sus características interactúan de forma compleja. Para facilitar las comparaciones, presentamos una matriz de capacidades con cuatro dimensiones centrales: Rendimiento de la tarea, Características arquitectónicas, Consideraciones operativas y Atributos de IA responsable. Aunque estas dimensiones se enumeran sin un orden específico, juntas influyen en resultados de negocio, ROI, adopción por usuarios, confianza y ventaja competitiva. Para aplicaciones de IA agentiva, la evaluación debe considerar capacidades de razonamiento, planificación y colaboración entre agentes. El mensaje central es claro: la selección de modelos debe verse como un proceso continuo que evoluciona con las necesidades y avances tecnológicos, no como una decisión única.

¿Qué hay de nuevo?

El artículo introduce una metodología estructurada de evaluación adaptada a Bedrock, combinando marcos teóricos con pasos prácticos:

• Comenzar con una especificación precisa de los requisitos de la aplicación y asignar pesos para construir un cuadro de evaluación formal.
• Usar la API de información de modelos de Bedrock para filtrar modelos según requisitos rígidos, reduciendo el conjunto a 3–7 modelos para una evaluación detallada.
• Si los filtros de la API no son suficientes, complementar con información del catálogo de modelos de Bedrock para obtener detalles adicionales.
• Implementar Bedrock Evaluations para realizar evaluaciones estructuradas y convertir los datos de evaluación en insights utilizables.
• Ampliar la evaluación con pruebas comparativas mediante el enrutamiento de Bedrock para recopilar datos de rendimiento en usuarios reales. Probar vulnerabilidades mediante intentos de inyección de prompts, sintaxis desafiante, casos límite y desafíos fácticos propios del dominio.
• Evaluar combinaciones como tuberías secuenciales, ensamblajes de votación y enrutamiento rentable según la complejidad de la tarea.
• Diseñar sistemas de producción para monitorear el rendimiento entre despliegues y considerar requisitos sectoriales.
• En aplicaciones de IA agentiva, evaluar razonamiento, planificación y colaboración, incluyendo pruebas de colaboración entre múltiples agentes.
• Reconocer que la selección del modelo es un proceso evolutivo que se adapta a las necesidades y capacidades cambiantes.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Para desarrolladores y empresas, este marco ayuda a traducir objetivos comerciales en criterios de evaluación mensurables que pueden aplicarse de forma sistemática a los modelos de Bedrock. El enfoque busca evitar trampas comunes como sobredimensionamiento, desalineación con el caso de uso, costos operativos excesivos y descubrimientos tardíos de problemas de rendimiento. Al asignar pesos a los requisitos y validar los modelos mediante evaluaciones estructuradas y datos de enrutamiento, las organizaciones pueden optimizar costos, mejorar el rendimiento y ofrecer mejores experiencias a los usuarios. A medida que los modelos de base evolucionan, la metodología está diseñada para adaptarse. El marco admite reevaluaciones continuas y actualizaciones a medida que surgen nuevos modelos y capacidades, asegurando alineación con objetivos de negocio y capacidades tecnológicas. Para flujos de IA agentiva, evaluaciones rigurosas de razonamiento, planificación y colaboración son esenciales para el éxito, fortaleciendo el valor de un proceso disciplinado de selección de modelos.

Detalles técnicos o Implementación

El núcleo del marco se apoya en cuatro dimensiones críticas usadas para evaluar modelos de base en Bedrock:

• Especificar con precisión los requisitos de la aplicación y asignar pesos para crear una base formal de evaluación.
• Aplicar filtros con la API de información de modelos de Bedrock para reducir candidatos en función de requisitos estrictos y, si es necesario, consultar el catálogo de modelos para obtener detalles adicionales.
• Usar Bedrock Evaluations para realizar evaluaciones estructuradas y transformar los datos en insights utilizables.
• Ampliar la evaluación con pruebas comparativas mediante el enrutamiento de Bedrock para obtener datos de rendimiento en usuarios reales y probar vulnerabilidades con intentos de inyección de prompts, escenarios límite y desafíos factuales del dominio.
• Explorar patrones de arquitectura y orquestación como pipelines secuenciales, ensamblajes de voto y enrutamiento rentable según la complejidad de la tarea.
• Diseñar sistemas de producción para monitorear el rendimiento a través de despliegues y considerar requisitos sectoriales.
• Considerar aspectos de IA agentiva: evaluar razonamiento, planificación y colaboración entre agentes, incluyendo pruebas de colaboración multiagente.
• Tratar la selección del modelo como un proceso evolutivo que se adapta a necesidades y capacidades cambiantes. Más allá de los pasos prácticos, el enfoque enfatiza la planificación prospectiva para acompañar el panorama cambiante. Bedrock Evaluations proporciona un camino práctico y escalable para que equipos corporativos progresen desde requisitos abstractos hacia selecciones de modelos basadas en datos que se alinean con los objetivos de negocio. Para quienes buscan orientación adicional sobre evaluación de LLMs, las referencias de Bedrock ofrecen contexto adicional sobre evaluar modelos de lenguaje en escenarios del mundo real.

Conclusiones clave

• Avanzar más allá de métricas básicas con un marco de evaluación orientado a requisitos para modelos de base en Bedrock.
• Usar la API de información de Bedrock y el catálogo para filtrar modelos antes de las pruebas detalladas, reduciendo el conjunto a 3–7 modelos viables.
• Emplear Bedrock Evaluations para evaluaciones estructuradas y utilizar el enrutamiento para recopilar datos de rendimiento en uso real.
• Probar robustez y seguridad mediante ataques de inyección de prompts y escenarios del dominio; considerar estrategias multi-modelo y ensembles cuando sean pertinentes.
• Concebir la selección de modelos como un proceso continuo y adaptable.

Referencias

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-the-basics-a-comprehensive-foundation-model-selection-framework-for-generative-ai/