El avance de la Inteligencia Artificial también llegó al mundo de los medicamentos, y es por eso, que llegó a nuestro país la primera experiencia local a gran escala que utiliza los Nuevos Modelos de Lenguaje (LMM), es decir, la forma más avanzada de IA por su proximidad con una experiencia humana, la cual podría redefinir los movimientos de la industria, ya que puede abordar desafíos únicos del sector.

En un sector donde la precisión es crítica y los errores pueden tener consecuencias graves, la implementación de este programa llamado “Pharma.IA” con lenguajes especializados representa una revolución. “La diferencia entre un LLM generalista y uno especializado es como la diferencia entre un médico general y un cirujano especializado”, sostuvo su creador Leandro Mbarak.

“Nuestros modelos están diseñados para comprender no solo el lenguaje técnico de la industria, sino también para adaptarse a las necesidades específicas de los profesionales de la salud, garantizando un nivel de precisión y eficiencia sin precedentes”, agregó Mbarak.

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala son una forma avanzada de inteligencia artificial que capturó la atención del mundo tecnológico, por su capacidad de procesar y generar texto con un nivel de sofisticación que se acerca a la comprensión humana.

Estos modelos, entrenados con vastas cantidades de datos textuales, no solo responden preguntas o redactan informes, sino que pueden realizar análisis complejos, lo que los convierte en herramientas indispensables en sectores que dependen del manejo de grandes volúmenes de información, como la industria farmacéutica.

El desarrollo de estos modelos no se limitó a la utilización de datos preexistentes y en esta aplicación, se llevó a cabo un proceso riguroso conocido como “fine-tuning” o ajuste fino. Esto consiste en tomar modelos de lenguaje ya existentes y entrenarlos con un conjunto de datos especializados que refleja el lenguaje técnico y las necesidades específicas de la industria farmacéutica.

En el caso de esta inteligencia artificial, este dataset está compuesto por casi 80 millones de palabras, recopiladas y generadas a lo largo de un año. Cada palabra fue revisada por expertos, asegurando que los modelos no solo comprendan el lenguaje, sino que interpreten y analicen información en un contexto clínico y científico de alta complejidad.

Este proyecto tiene tres modelos de lenguaje, cada uno con un enfoque y una funcionalidad diseñados para abordar diferentes necesidades dentro de la industria farmacéutica.
1) Liebre: Este modelo es sinónimo de agilidad y velocidad. Con su capacidad para procesar información rápidamente, Liebre es la herramienta ideal para aplicaciones que requieren resultados inmediatos, sin comprometer la precisión. Es perfecto para tareas cotidianas en las que la rapidez es crucial, como la consulta de bases de datos extensas o generación rápida de informes.

2) Huemul: Con un enfoque en la robustez y la complejidad, Huemul es el modelo más avanzado de los tres. Está diseñado para los desafíos más exigentes de la industria, como la integración con sistemas de recuperación de información (RAG) que mejoran su capacidad analítica.
3) Puma: Equilibrando velocidad y capacidad, Puma es el modelo más versátil. Su diseño lo hace ideal para empresas que requieren un alto grado de seguridad y autonomía, permitiendo el uso de la inteligencia artificial sin depender de servicios en la nube.