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Sistemas complejos

Definición1

Un sistema complejo en el contexto de la Inteligencia Artificial se refiere a la integración de múltiples llamadas a modelos de lenguaje grandes (LLMs) como parte del algoritmo de una funcionalidad específica. Esto implica la creación de una secuencia de pasos, donde cada paso puede involucrar un LLM diferente o el mismo LLM ejecutando diversas tareas. La salida de cada paso puede servir como entrada para el siguiente, permitiendo la colaboración entre múltiples instancias de modelos para resolver tareas de manera más sofisticada y precisa.

Este enfoque permite abordar problemas complejos dividiéndolos en subtareas que son gestionadas de manera individual por distintos LLMs, optimizando así la solución global y mejorando la eficiencia del proceso.

Explicación intuitiva

En lugar de realizar una única llamada a un LLM para resolver una tarea, un sistema complejo descompone la tarea en varias subtareas que se resuelven mediante una serie de LLMs interconectados. Imagina una cadena de montaje donde cada trabajador (es decir, cada LLM) se especializa en una tarea específica. El producto final se ensambla pasando de un trabajador al siguiente, y cada uno aporta su especialidad al proceso. De manera similar, en un sistema complejo, cada LLM procesa la información y la pasa al siguiente en la cadena, construyendo así una solución más completa y sofisticada.

Por ejemplo, si quieres escribir un artículo sobre un tema complejo, un sistema complejo podría empezar generando un índice, luego buscar información sobre cada apartado, redactar el contenido, y finalmente, formatearlo de manera adecuada. Así, el resultado es más preciso y profundo que si se intentara generar todo de una sola vez.

Ejemplos de aplicación concretos

Un ejemplo concreto del uso de un sistema complejo es la generación de artículos estilo Wikipedia2. Supongamos que un usuario quiere crear un artículo detallado sobre un tema en particular. Un sistema complejo podría implementar los siguientes pasos:

  1. Crear un borrador del índice: Un LLM genera un esquema inicial del artículo para organizar el contenido de manera lógica.

  2. Refinar el borrador: Otro LLM más potente mejora el esquema inicial, utilizando información adicional de otros modelos y aportando más contexto.

  3. Identificar temas relacionados: Un tercer LLM identifica temas relacionados que podrían ser relevantes para enriquecer el artículo.

  4. Buscar información en Wikipedia: El sistema utiliza una herramienta de búsqueda para acceder a Wikipedia y recopilar información sobre estos temas.

  5. Discutir y elaborar el contenido: LLMs especializados en cada tema desarrollan el contenido de cada sección, basándose en la información recopilada previamente.

  6. Escribir el artículo: Un LLM compone el artículo completo utilizando toda la información estructurada y desarrollada en las etapas anteriores.

  7. Dar formato Wiki: Finalmente, un LLM especializado aplica el formato necesario para que el artículo cumpla con los estándares de Wikipedia.

Otro ejemplo puede ser una traducción contextualizada3, donde un sistema complejo gestiona múltiples etapas para lograr una traducción precisa y adaptada al contexto:

  1. Generar un glosario: Un LLM identifica los términos que necesitan una explicación específica o contextualizada.

  2. Crear un glosario contextualizado: Se utiliza otro LLM para buscar definiciones de estos términos y adaptarlas al contexto deseado.

  3. Realizar una traducción básica: Un LLM realiza una primera traducción del texto.

  4. Revisar y criticar la traducción: Un LLM adicional evalúa la traducción inicial basándose en el glosario y destaca áreas de mejora.

  5. Elaborar la traducción final: Un último LLM, teniendo en cuenta la traducción básica y las críticas recibidas, produce la versión final adaptada.

Aplicaciones que implementan sistemas complejos para programación

Existen diversas aplicaciones que utilizan sistemas complejos, algunas de las más destacadas incluyen:

  • V0 de Vercel: Una aplicación web que permite a los usuarios crear aplicaciones web utilizando un sistema complejo que genera código de programación paso a paso, optimizando cada segmento.

  • Cursor: Un entorno de desarrollo integrado (IDE) que ayuda a los programadores mediante la integración de sistemas complejos que asisten en la generación y mejora de código, similar a GitHub Copilot pero con un enfoque más modular.

  • Winsurf: Un IDE que utiliza sistemas complejos con un comportamiento más "agéntico" que Cursor, permitiendo una interacción más dinámica y personalizada para la creación de software.

Estos sistemas complejos permiten generar código de programación, interactuar con interfaces de usuario, planificar y ejecutar acciones, dividir tareas en subtareas, y crear aplicaciones web completas de manera más eficiente y autónoma.

Beneficios de los sistemas complejos

Los sistemas complejos ofrecen una serie de ventajas que los hacen particularmente útiles en escenarios empresariales y de desarrollo avanzado:

  • Mayor precisión y sofisticación: Al dividir una tarea en subtareas y utilizar LLMs especializados para cada una, se obtienen resultados más precisos y complejos que con una única llamada a un LLM.

  • Adaptación a diferentes tareas: Los sistemas complejos pueden diseñarse para abordar una amplia variedad de tareas, desde la generación de texto hasta la programación y la automatización de procesos.

  • Automatización de procesos complejos: Estos sistemas permiten automatizar tareas que tradicionalmente requerían una intervención humana significativa, mejorando la eficiencia y reduciendo los costos operativos.

Consideraciones

Si bien los sistemas complejos presentan un gran potencial, también conllevan algunos desafíos y limitaciones que es importante considerar:

  • Complejidad de diseño e implementación: Diseñar e implementar un sistema complejo puede ser un desafío técnico, ya que requiere coordinar de manera eficiente múltiples LLMs y flujos de trabajo.

  • Costo computacional: Ejecutar múltiples LLMs implica un consumo significativo de recursos computacionales, lo cual puede incrementar los costos de implementación y operación.

  • Limitaciones de los LLMs: Los LLMs individuales tienen limitaciones inherentes que pueden afectar el rendimiento del sistema complejo, como la generación de errores o sesgos en las respuestas.

Es fundamental evaluar si un sistema complejo es la solución más adecuada para una tarea específica, considerando siempre las alternativas más simples y los posibles desafíos que pueden surgir durante la implementación.

  1. The Shift from Models to Compound AI Systems ↩

  2. Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models ↩

  3. Aphra ↩