{"id":12656,"date":"2024-08-04T14:36:04","date_gmt":"2024-08-04T19:36:04","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=12656"},"modified":"2024-08-04T14:36:04","modified_gmt":"2024-08-04T19:36:04","slug":"llama-3-1-vs-llms-propietario-un-analisis-coste-beneficio-para-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/","title":{"rendered":"Llama 3.1 frente a los LLM propietarios: An\u00e1lisis coste-beneficio para las empresas"},"content":{"rendered":"<p>El panorama de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) se ha convertido en un campo de batalla entre modelos de peso abierto como <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/llama.meta.com\/\">Llama de Meta 3.1<\/a> y las ofertas patentadas de gigantes tecnol\u00f3gicos como OpenAI. A medida que las empresas navegan por este complejo terreno, la decisi\u00f3n entre adoptar un modelo abierto o invertir en una soluci\u00f3n de c\u00f3digo cerrado conlleva implicaciones significativas para la innovaci\u00f3n, el coste y la estrategia de IA a largo plazo.<\/p>\n\n\n<p>Llama 3.1, en particular su formidable versi\u00f3n de par\u00e1metros 405B, se ha erigido en un fuerte competidor frente a los principales modelos de c\u00f3digo cerrado, como GPT-4o y Claude 3.5. Este cambio ha obligado a las empresas a reevaluar su enfoque de la implantaci\u00f3n de la IA, teniendo en cuenta factores que van m\u00e1s all\u00e1 de las meras m\u00e9tricas de rendimiento.<\/p>\n\n\n<p>En este an\u00e1lisis, profundizaremos en las compensaciones coste-beneficio entre Llama 3.1 y los LLM propietarios, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones empresariales un marco completo para tomar decisiones informadas sobre sus inversiones en IA.<\/p>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Comparing_Costs\" >Comparaci\u00f3n de costes<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Licensing_Fees_Proprietary_vs_Open_Models\" >Precios de las licencias: Modelos propietarios frente a modelos abiertos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Infrastructure_and_Deployment_Costs\" >Costes de infraestructura y despliegue<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Ongoing_Maintenance_and_Updates\" >Mantenimiento y actualizaciones<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Performance_Comparison\" >Comparaci\u00f3n de resultados<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Benchmark_Results_Across_Various_Tasks\" >Resultados comparativos de varias tareas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Real-World_Performance_in_Enterprise_Settings\" >Rendimiento real en entornos empresariales<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Long-term_Considerations\" >Consideraciones a largo plazo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Decision_Framework\" >Marco de decisi\u00f3n<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Scenarios_favoring_Llama_31_include\" >Los escenarios que favorecen Llama 3.1 incluyen:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#Scenarios_favoring_proprietary_models_include\" >Los escenarios que favorecen los modelos propietarios incluyen:<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/llama-3-1-vs-proprietary-llms-a-cost-benefit-analysis-for-enterprises\/#The_Bottom_Line\" >Lo esencial<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparing_Costs\"><\/span>Comparaci\u00f3n de costes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Licensing_Fees_Proprietary_vs_Open_Models\"><\/span>Precios de las licencias: Modelos propietarios frente a modelos abiertos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La diferencia de coste m\u00e1s evidente entre Llama 3.1 y los modelos propietarios reside en los derechos de licencia. Los LLM propietarios suelen conllevar importantes costes recurrentes, que pueden aumentar considerablemente con el uso. Estas tarifas, aunque proporcionan acceso a tecnolog\u00eda punta, pueden sobrecargar los presupuestos y limitar la experimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p>Llama 3.1, con sus pesos abiertos, elimina por completo el pago de licencias. Este ahorro de costes puede ser sustancial, especialmente para las empresas que planean grandes despliegues de IA. Sin embargo, es crucial tener en cuenta que la ausencia de derechos de licencia no equivale a costes cero.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/e6c0d049-eb8b-4989-93cb-2d75208bb06f.png\" alt=\"GPT-4o tasas\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Infrastructure_and_Deployment_Costs\"><\/span>Costes de infraestructura y despliegue<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Aunque Llama 3.1 puede ahorrar en licencias, exige importantes recursos computacionales, sobre todo para el modelo de par\u00e1metros 405B. Las empresas deben invertir en una s\u00f3lida infraestructura de hardware, que a menudo incluye clusters de GPU de gama alta o recursos de computaci\u00f3n en la nube. Por ejemplo, ejecutar el modelo 405B completo de forma eficiente puede requerir varias GPU NVIDIA H100, lo que representa un gasto de capital considerable.<\/p>\n\n\n<p>Los modelos propios, a los que se suele acceder a trav\u00e9s de API, descargan estos costes de infraestructura en el proveedor. Esto puede resultar ventajoso para las empresas que carecen de los recursos o la experiencia necesarios para gestionar una infraestructura de IA compleja. Sin embargo, un gran volumen de llamadas a las API tambi\u00e9n puede acumular costes r\u00e1pidamente, lo que puede superar el ahorro inicial en infraestructura.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/d00bb9e3-61ca-45d1-b24b-90b36c69fa23.png\" alt=\"Costes de la GPU NVIDIA H100\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ongoing_Maintenance_and_Updates\"><\/span>Mantenimiento y actualizaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>El mantenimiento de un modelo de peso abierto como Llama 3.1 requiere una inversi\u00f3n continua en conocimientos y recursos. Las empresas deben asignar presupuesto para:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Actualizaciones y ajustes peri\u00f3dicos de los modelos<\/p><\/li><li><p>Parches de seguridad y gesti\u00f3n de vulnerabilidades<\/p><\/li><li><p>Optimizaci\u00f3n del rendimiento y mejora de la eficacia<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Los modelos patentados suelen incluir estas actualizaciones como parte de su servicio, lo que reduce potencialmente la carga de los equipos internos. Sin embargo, esta comodidad se consigue a costa de un menor control sobre el proceso de actualizaci\u00f3n y de posibles interrupciones en la puesta a punto de los modelos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Performance_Comparison\"><\/span>Comparaci\u00f3n de resultados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Benchmark_Results_Across_Various_Tasks\"><\/span>Resultados comparativos de varias tareas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Llama 3.1 ha demostrado un rendimiento impresionante en diversas pruebas comparativas, a menudo rivalizando o superando a los modelos propietarios. En extensas evaluaciones humanas y pruebas automatizadas, la versi\u00f3n con par\u00e1metros 405B ha mostrado un rendimiento comparable al de los principales modelos de c\u00f3digo cerrado en \u00e1reas como:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Conocimientos generales y razonamiento<\/p><\/li><li><p>Generaci\u00f3n y depuraci\u00f3n de c\u00f3digo<\/p><\/li><li><p>Resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos<\/p><\/li><li><p>Competencia multiling\u00fce<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Por ejemplo, en la prueba comparativa MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Llama 3.1 405B obtuvo una puntuaci\u00f3n de 86,4%, lo que la sit\u00faa en competencia directa con modelos como GPT-4.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/ee27e828-f45c-4eef-9f4e-cd71576e13b6.png\" alt=\"comparativas llama 3.1\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-World_Performance_in_Enterprise_Settings\"><\/span>Rendimiento real en entornos empresariales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>Aunque los puntos de referencia proporcionan informaci\u00f3n valiosa, el rendimiento real en entornos empresariales es la verdadera prueba de las capacidades de un LLM. <\/p>\n\n\n<p>Aqu\u00ed, el panorama se vuelve m\u00e1s matizado:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Ventaja de la personalizaci\u00f3n:<\/strong> Las empresas que utilizan Llama 3.1 informan de importantes ventajas derivadas del ajuste fino del modelo sobre datos espec\u00edficos del dominio. Esta personalizaci\u00f3n a menudo da como resultado un rendimiento superior al de los modelos propietarios est\u00e1ndar para tareas especializadas.<\/p><\/li><li><p><strong>Generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos:<\/strong> La capacidad de Llama 3.1 para generar datos sint\u00e9ticos ha demostrado ser valiosa para las empresas que buscan aumentar sus conjuntos de datos de formaci\u00f3n o simular escenarios complejos.<\/p><\/li><li><p><strong>Compromisos de eficiencia<\/strong>: Algunas empresas han descubierto que, si bien los modelos propietarios pueden tener una ligera ventaja en el rendimiento inicial, la capacidad de crear modelos especializados y eficientes mediante t\u00e9cnicas como la destilaci\u00f3n de modelos con Llama 3.1 conduce a mejores resultados generales en entornos de producci\u00f3n.<\/p><\/li><li><p><strong>Consideraciones sobre la latencia: <\/strong>Los modelos propietarios a los que se accede a trav\u00e9s de la API pueden ofrecer una latencia menor para consultas \u00fanicas, lo que puede ser crucial para aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, las empresas que ejecutan Llama 3.1 en hardware dedicado informan de un rendimiento m\u00e1s constante bajo cargas elevadas.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Cabe se\u00f1alar que las comparaciones de rendimiento dependen en gran medida de casos de uso espec\u00edficos y detalles de implementaci\u00f3n. Las empresas deben realizar pruebas exhaustivas en sus propios entornos para evaluar el rendimiento con precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Long-term_Considerations\"><\/span>Consideraciones a largo plazo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El desarrollo futuro de los LLM es un factor cr\u00edtico en la toma de decisiones. Llama 3.1 se beneficia de una r\u00e1pida iteraci\u00f3n impulsada por una comunidad mundial de investigadores, lo que puede conducir a mejoras revolucionarias. Los modelos patentados, respaldados por empresas bien financiadas, ofrecen actualizaciones constantes y la posibilidad de integrar tecnolog\u00eda patentada.<\/p>\n\n\n<p>En <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/4-casos-de-uso-empresarial-de-llm-con-el-mejor-roi\/\">Mercado LLM<\/a> es proclive a la disrupci\u00f3n. A medida que los modelos abiertos como Llama 3.1 se acerquen o superen el rendimiento de las alternativas patentadas, es posible que veamos una tendencia hacia la mercantilizaci\u00f3n de los modelos b\u00e1sicos y una mayor especializaci\u00f3n. Las nuevas normativas sobre IA tambi\u00e9n podr\u00edan afectar a la viabilidad de los distintos enfoques de LLM.<\/p>\n\n\n<p>La alineaci\u00f3n con estrategias empresariales de IA m\u00e1s amplias es crucial. La adopci\u00f3n de Llama 3.1 puede fomentar el desarrollo de la experiencia interna en IA, mientras que el compromiso con modelos propios puede conducir a asociaciones estrat\u00e9gicas con gigantes tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Decision_Framework\"><\/span>Marco de decisi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Scenarios_favoring_Llama_31_include\"><\/span>Los escenarios que favorecen Llama 3.1 incluyen:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Aplicaciones industriales muy especializadas que requieren una gran personalizaci\u00f3n<\/p><\/li><li><p>Empresas con s\u00f3lidos equipos internos de IA capaces de gestionar modelos<\/p><\/li><li><p>Las empresas dan prioridad a la soberan\u00eda de los datos y al control total de los procesos de IA<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Scenarios_favoring_proprietary_models_include\"><\/span>Los escenarios que favorecen los modelos propietarios incluyen:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Necesidad de despliegue inmediato con una infraestructura m\u00ednima<\/p><\/li><li><p>Necesidad de un amplio apoyo de los proveedores y de acuerdos de nivel de servicio garantizados<\/p><\/li><li><p>Integraci\u00f3n con los ecosistemas de IA patentados existentes<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Bottom_Line\"><\/span>Lo esencial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La elecci\u00f3n entre Llama 3.1 y los LLM propietarios representa un punto de decisi\u00f3n cr\u00edtico para las empresas que navegan por el panorama de la IA. Aunque Llama 3.1 ofrece una flexibilidad sin precedentes, un potencial de personalizaci\u00f3n y un ahorro de costes en licencias, exige una inversi\u00f3n significativa en infraestructura y experiencia. Los modelos patentados ofrecen facilidad de uso, soporte s\u00f3lido y actualizaciones constantes, pero a costa de un menor control y un posible bloqueo del proveedor. En \u00faltima instancia, la decisi\u00f3n depende de las necesidades espec\u00edficas, los recursos y la estrategia de IA a largo plazo de cada empresa. Sopesando cuidadosamente los factores descritos en este an\u00e1lisis, los responsables de la toma de decisiones pueden trazar el camino que mejor se adapte a los objetivos y capacidades de su organizaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The landscape of large language models (LLMs) has become a battleground between open-weight models like Meta&#8217;s Llama 3.1 and proprietary offerings from tech giants like OpenAI. 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