En la carrera por aprovechar lo ¨²ltimo en IA, muchas organizaciones est¨¢n adoptando r¨¢pidamente modelos de lenguaje de gran tama?o (LLMs) para una variedad de aplicaciones, desde la generaci¨®n de contenido hasta procesos complejos de toma de decisiones. El atractivo de los LLMs es innegable; ofrecen una soluci¨®n aparentemente sin esfuerzo a problemas complejos, y los desarrolladores a menudo pueden crear dicha soluci¨®n r¨¢pidamente y sin necesidad de a?os de experiencia en aprendizaje autom¨¢tico profundo. Puede ser tentador implementar una soluci¨®n basada en LLM tan pronto como est¨¦ m¨¢s o menos funcionando y luego continuar. Aunque estas pruebas de valor basadas en LLM son ¨²tiles, recomendamos a los equipos que miren cuidadosamente para qu¨¦ se est¨¢ utilizando la tecnolog¨ªa y consideren si un LLM es realmente la soluci¨®n final adecuada. Muchos problemas que un LLM puede resolver ¡ª como el an¨¢lisis de sentimientos o la clasificaci¨®n de contenido ¡ª se pueden resolver de manera m¨¢s barata y sencilla usando procesamiento de lenguaje natural (NLP) tradicional. Analizar lo que el LLM est¨¢ haciendo y luego analizar otras soluciones potenciales no s¨®lo mitiga los riesgos asociados con el uso excesivamente entusiasta de LLM , sino que tambi¨¦n promueve una comprensi¨®n y aplicaci¨®n m¨¢s matizada de las tecnolog¨ªas de IA.
