Modelos y entrenamiento

Crea la inteligencia que necesita tu trabajo

Elige el motor de IA de cada Agent. Trae las cuentas por las que ya pagas, ejecuta modelos privados en tus propias computadoras para que nada salga del edificio, enseña a un modelo un trabajo que tu equipo hace todos los días y compártelo con las empresas con las que trabajas.

“Muéstrame tus categorías y clasificaré las solicitudes como lo hace tu equipo.”

Otis
Tu especialista de soporte
“Ayuda a nuestro equipo a clasificar las solicitudes entrantes con nuestras propias categorías.”
  1. 1
    Define el trabajo

    ¿Qué debe reconocer el especialista?

  2. 2
    Prepara los ejemplos

    Guarda algunos ejemplos aparte para comprobar su trabajo.

  3. 3
    Enseña y comprueba

    Comprueba si lo hace mejor con esos ejemplos.

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    Ponlo a trabajar

    Deja que tus Agents usen la versión que apruebes.

Describe la tarea con tus palabras y luego comprueba el especialista que obtienes.

El modelo adecuado para cada trabajo

Un modelo de IA es el software que un Agent usa para entender una solicitud y decidir cómo responder. Puedes elegir un modelo general para una pregunta difícil, un modelo compatible que ejecutes tú o un especialista entrenado para una tarea concreta.

Geyser mantiene la identidad y el contexto de trabajo de un Agent separados del modelo, así que puedes cambiar de modelo y de entorno de ejecución compatibles y el equipo conserva sus archivos, su historial y sus responsabilidades.

  • Modelos de IA alojados por proveedores que apruebes.
  • Modelos de IA compatibles que se ejecutan en tus propios sistemas.
  • Especialistas disponibles para los Agents y los trabajos que elijas.

Trae un modelo propio

Añade un modelo y elige cómo se ejecuta: en una de tus propias computadoras (a elegir entre miles de modelos abiertos de Hugging Face) o en cualquier dirección compatible con OpenAI, con una clave si la necesita.

Luego decide quién puede usarlo, desde todo el espacio de trabajo hasta un solo Agent. Un modelo que se ejecuta en tus propias computadoras se marca como privado, y los datos que se le envían no se mandan a una empresa de IA externa.

Empieza con un trabajo que puedas explicar

“Clasifica estas solicitudes con nuestras categorías.” “Extrae estos campos de nuestros documentos.” Un buen especialista parte de una tarea acotada y de una idea clara de cómo es una buena respuesta.

Describes la tarea en la conversación. Los Agents pueden ayudarte a preparar ejemplos, revisar los datos y apartar algunos ejemplos para comprobar lo que aprendió el modelo, así que puedes guiar el entrenamiento sin escribir código.

Crea un especialista paso a paso

Comprueba que aprendió lo correcto

Prueba el modelo entrenado frente a la versión de la que partiste, con ejemplos con los que no se entrenó. Fíjate bien en sus errores y en los casos que le importan a tu equipo. Mantén la versión que apruebes vinculada a sus ejemplos de entrenamiento y a los resultados de las pruebas.

Cuando apruebes un especialista, tus Agents podrán usarlo. Vigila cómo rinde y vuelve a una versión anterior si hace falta.

Comparte un modelo con otra empresa

Un modelo que ha enseñado tu equipo puede ayudar a las empresas con las que trabajas. Un propietario o Admin crea un enlace desde el botón Compartir del modelo y lo envía. Cuando un propietario o Admin del otro lado lo acepta, sus Agents pueden usar el modelo como si fuera propio. Cada enlace funciona una vez y caduca a la semana, y compartir es gratis.

El modelo sigue ejecutándose en tu computadora, y ambas empresas pueden ver cuánto se usa. Antes de que nadie acepte, se le dice con claridad a la otra empresa que tu computadora ve lo que le envía. Cualquiera de las dos partes puede terminarlo cuando quiera: tú dejas de compartir, o ellos lo quitan.

Ejecuta modelos en el hardware que mejor encaje

Activa “Entrenar modelos aquí” en Geyser Host y tu Mac o computadora Linux se convierte en el lugar donde tu equipo enseña a sus modelos. Los datos de entrenamiento se quedan en hardware que es tuyo.

Ejecuta el modelo terminado en la misma máquina, compártelo con todo el espacio de trabajo o ponlo a trabajar para las empresas con las que colaboras.

Hablar de la configuración de tus modelos
Buenas preguntas

Unas cuantas respuestas útiles

¿En qué se diferencia el entrenamiento de la memoria?
La memoria mantiene a mano la información útil de tu trabajo para más adelante, y las habilidades dan a un Agent instrucciones para una tarea. El entrenamiento enseña a un modelo de IA con ejemplos y luego comprueba lo bien que aprendió. Que un Agent recuerde una conversación no significa que se entrene un modelo con ella.
¿Puedo cambiar de modelo más adelante?
Cuando quieras. Tus Agents conservan su nombre, su memoria y su trabajo, así que pasar a un modelo más nuevo o más barato no te cuesta nada salvo el cambio.
¿Recibe un especialista toda la memoria de un Agent?
No. Cuando se le consulta, un especialista recibe el contexto que se envía con esa solicitud. No obtiene automáticamente la memoria, las herramientas ni el acceso a cuentas del Agent.
¿Puede cualquiera iniciar un proyecto de entrenamiento?
Cualquier persona con los permisos adecuados en tu espacio de trabajo. Explica el trabajo a un Agent y te guía por los ejemplos, el entrenamiento y la prueba.
Empieza

Empieza con un Agent y un trabajo real

Crea un espacio de trabajo, dale a un Agent algo útil que hacer y mira hasta dónde llega.