Model Builder en Salesforce

Con la reciente evolución de la IA (Inteligencia Artificial), cada vez más empresas incorporan esta tecnología para mejorar la productividad y eficiencia. Una de las herramientas clave para trabajar con IA en Salesforce es Model Builder, que permite crear y gestionar Modelos de Lenguaje Extenso (LLM), los cuales se alojan externamente a Salesforce. En este artículo, exploraremos cómo Model Builder facilita la creación de modelos de IA, su uso dentro de Salesforce y cómo puedes aprovechar los diferentes tipos de modelos, ajustarlos y gestionarlos para optimizar procesos y decisiones en un negocio.

¿Qué son los Modelos de IA?

Los Modelos de IA son algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos e interactuar de manera autónoma con el entorno. Estos modelos son fundamentales para la IA, ya que son el motor que impulsa las tareas inteligentes, desde la predicción de tendencias hasta la generación de contenido.

Un modelo de IA se entrena con un conjunto de datos para identificar patrones, relaciones y características dentro de esos datos. A medida que el modelo recibe más datos, va aprendiendo y mejorando su capacidad para realizar tareas como predicciones o decisiones autónomas. Son la base de muchas aplicaciones innovadoras en diversos campos, como la visión computacional, el procesamiento de lenguaje natural y la automatización de procesos.

¿Qué es Model Builder en Salesforce?

Model Builder es una herramienta en Salesforce que permite crear y gestionar Modelos de IA. Con ella, puedes aprovechar Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) para automatizar procesos y tomar decisiones informadas, todo sin ser un experto en ciencia de datos. La plataforma facilita la creación, entrenamiento y ajuste de modelos según las necesidades específicas de cada empresa.

Entre sus características clave se incluyen:

Bring your Own Large Language Model (BYOLLM): Permite agregar un Foundation Model de una plataforma externa y conectarlo con Einstein Studio. Después, puedes usarlo para crear Prompt Templates en Prompt Builder.
Model API: Facilita la interacción con Modelos de Lenguaje Extenso externos, pero no permite integrarlos con Prompt Templates creados en Prompt Builder.
Model REST API: Ofrece acceso y uso de Modelos de Lenguaje Extenso, brindando mayor flexibilidad para los desarrolladores.

Cabe destacar que Salesforce no proporciona un SOAP API para acceder a Modelos de IA Generativa desde plataformas externas.

¿Cuáles son los tipos de Modelos de IA?

Dentro de Model Builder en Salesforce, existen dos tipos clave de Modelos de IA que son fundamentales para adaptar la inteligencia artificial a las necesidades de tu negocio:

Modelos de IA Generativa: Estos modelos se enfocan en crear contenido nuevo a partir de los datos que reciben. Son ideales para tareas como redactar contenido para correos electrónicos, generar resúmenes de registros de Salesforce, entre otros. Los Modelos de IA Generativa se utilizan para facilitar procesos creativos y aumentar la productividad, generando respuestas y textos coherentes y contextuales, como los proporcionados por los LLM (Modelos de Lenguaje Extenso).
Modelos de IA Predictiva: Estos modelos analizan datos históricos, como interacciones previas, historial de compras y preferencias, para predecir resultados futuros. Un ejemplo de esto es el Engagement Score de un cliente, que evalúa la probabilidad de interacción o conversión. Los modelos predictivos brindan explicabilidad, lo que permite que los usuarios comprendan cómo y por qué se generan las predicciones. Estos modelos son fundamentales para predecir comportamientos, optimizar decisiones y mejorar la eficiencia operativa dentro de las organizaciones.

Model Builder en Salesforce no admite la creación de un modelo híbrido que combine tanto IA generativa como predictiva, lo que significa que debes elegir el tipo de modelo adecuado según el caso de uso que deseas abordar.

¿Cuáles son los Hiperparámetros de un Modelo de IA?

Los hiperparámetros se encuentran disponibles en el Model Playground y se usan para configurar los Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) dentro de Salesforce. Estos parámetros permiten ajustar el comportamiento de los modelos de IA y cómo generan sus respuestas. Algunos de los hiperparámetros más importantes incluyen:

Creatividad: El valor de este hiperparámetro determina la creatividad de las respuestas del modelo. El valor puede ser de 0 a 2, y un valor bajo genera respuestas más consistentes y predecibles, mientras que valores más altos producen respuestas más aleatorias y creativas.
Frequency Penalty: Este hiperparámetro se usa para reducir la repetición frecuente de los mismos tokens (palabras, frases y códigos) en una respuesta. De esta forma, ayuda a evitar la redundancia en las respuestas generadas por el modelo.
Presence Penalty: Este hiperparámetro se utiliza para impulsar el uso de tokens diferentes en las respuestas. El valor puede ir de -2.0 a 2.0, y al establecer un valor más alto, el modelo tendrá mayor incentivo de usar tokens que no se hayan incluido en la respuesta generada.

Estos valores son esenciales para personalizar la salida de los Modelos de IA y asegurar que se adapten mejor a las necesidades específicas de cada negocio.