Por qué necesita opciones de LLM en soluciones de pruebas de software

Los modelos de lenguaje extenso (LLM) están transformando rápidamente la automatización y se están convirtiendo en herramientas esenciales para aumentar la eficiencia en el desarrollo y la prueba de software.

Ya sea que ayuden con la generación de código, la automatización de casos de prueba o la mejora de la eficiencia general de los procesos de control de calidad, los LLM transforman la forma en que operan los equipos de software. Pero no todos los LLM son iguales.

Como la demanda de Soluciones impulsadas por IA sigue aumentando, es crucial que las organizaciones tengan opciones, especialmente cuando se trata de privacidad de datos, calidad de resultados y escalabilidad.

¿Qué es un LLM?

Un modelo de lenguaje grande es un tipo de sistema de IA que puede comprender y generar resultados similares a los humanos basándose en grandes cantidades de datos de entrenamiento.

Un gran poder conlleva una gran responsabilidad. A medida que los LLM se vuelven más integrales a los procesos de automatización, la necesidad de métodos de implementación seguros y confiables se ha vuelto más evidente.

El auge de los LLM en IA y su papel en la automatización

Los LLM han logrado avances significativos en los últimos años, impulsando herramientas impulsadas por IA en diversas industrias. En el desarrollo de software y control de calidad, los equipos aprovechan estos modelos para:

• Mejorar la automatización.
• Mejorar la cobertura de la prueba.
• Reducir el tiempo dedicado a tareas manuales.

Desde la generación de casos de prueba basados ​​en indicaciones en lenguaje natural hasta la generación de correcciones de código para problemas potenciales, los LLM están revolucionando la forma en que los equipos abordan tanto las pruebas como el desarrollo.

Mire este breve video para ver cómo generar flujos de prueba de API completos en segundos usando nada más que un mensaje en lenguaje natural.

Los riesgos de privacidad de los LLM basados ​​en la nube

Muchas de las herramientas basadas en LLM disponibles en la actualidad están basadas en la nube, lo que ofrece comodidad y escalabilidad.
Sin embargo, para las organizaciones que manejan datos confidenciales (ya sean algoritmos propietarios, información de clientes o entornos críticos para el negocio), los LLM basados ​​en la nube pueden presentar riesgos de privacidad.

El uso de un LLM alojado en la nube implica que los datos confidenciales deben transferirse a un proveedor externo para su procesamiento. Esto genera inquietudes en torno a lo siguiente:

• Exposición de datos. Siempre existe el riesgo de que información confidencial quede expuesta o sea accedida por terceros no autorizados.
• Conformidad. Ciertas industrias, como las financieras o la atención médica, están sujetas a regulaciones estrictas sobre cómo y dónde se almacenan los datos. Es posible que las soluciones basadas en la nube no cumplan con estos requisitos.
• Control limitado. Una vez que sus datos están en la nube, la responsabilidad de garantizar la seguridad recae en el proveedor, lo que limita su capacidad para supervisar el proceso.

LLM implementados localmente

Para las organizaciones que priorizan la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos, los LLM implementados localmente ofrecen una alternativa poderosa a los modelos basados ​​en la nube. Al implementar LLM en las instalaciones, las empresas pueden aprovechar los beneficios de las optimizaciones impulsadas por IA sin exponer datos confidenciales.

Con un LLM local, su modelo se aloja dentro de la infraestructura de su organización. Esto elimina la necesidad de enviar información a un tercero, lo que reduce el riesgo de que se produzcan filtraciones o exposición de datos.

Mejor control y seguimiento

Los LLM locales permiten a las organizaciones mantener un control total sobre quién accede a sus datos y cómo se procesan. Esto significa que pueden implementar protocolos de seguridad personalizados, registros de auditoría y sistemas de monitoreo adaptados a sus necesidades específicas.

Si se produce una infracción, pueden detectarla y solucionarla de inmediato, algo que no siempre es posible con las soluciones basadas en la nube.

¿Qué más debe tener en cuenta al seleccionar un proveedor de LLM?

Si su equipo está pensando en elegir un proveedor de LLM, esto es lo que debe tener en cuenta.

• Performance
• Calidad
• Costo

Performance

Al seleccionar un proveedor de LLM para desarrollo y pruebas de software, es importante reconocer que diferentes modelos funcionan mejor en diferentes áreas de tareas de codificación y desarrollo.

Algunos LLM pueden destacarse en la generación de fragmentos de código, la depuración o la refactorización. Otros pueden ser mejores en la comprensión de arquitecturas de sistemas complejos o lenguajes de programación específicos.

La capacidad de integrarse sin problemas en entornos de desarrollo y prueba, proporcionar sugerencias de código precisas y contextuales y gestionar documentación técnica también varía entre proveedores. Además, la velocidad de respuesta, la escalabilidad y la capacidad del LLM para gestionar grandes bases de código son factores críticos a tener en cuenta.

Elegir el proveedor de LLM adecuado implica evaluar qué tan bien se alinea su modelo con su flujo de trabajo de desarrollo, lenguajes de codificación, prácticas de prueba y necesidades técnicas para maximizar la productividad y el rendimiento a lo largo de su ciclo de vida de desarrollo de software.

Calidad

La calidad de los modelos de lenguaje grandes difiere significativamente entre proveedores debido a:

• Variaciones en los datos utilizados para el entrenamiento
• La arquitectura del modelo
• Técnicas de optimización empleadas

Los proveedores con acceso a conjuntos de datos amplios, diversos y de alta calidad pueden producir modelos que comprendan mejor y generen resultados similares a los humanos. Aquellos que utilizan conjuntos de datos más limitados o sesgados pueden producir modelos con menor precisión o confiabilidad.

La arquitectura del modelo también influye en la calidad. Algunos LLM están optimizados para tareas específicas o para lograr una mayor eficiencia, mientras que otros están diseñados para maximizar el rendimiento en una amplia gama de casos de uso.

Además, la forma en que los proveedores ajustan y actualizan sus modelos afecta su capacidad para manejar solicitudes con matices, mantener la coherencia y adaptarse a las tendencias cambiantes de los datos. Estas diferencias afectan la calidad de los resultados de los modelos en áreas como las siguientes:

• Comprensión del lenguaje natural
• Retención de contexto
• Exactitud factual
• Capacidades generales de generación de lenguaje

Costo

Si aún así decide utilizar ofertas basadas en la nube, el costo es un factor importante. Los proveedores de LLM basados ​​en la nube suelen tener distintos modelos de precios. Factores como el tamaño del modelo y la calidad de sus capacidades de rendimiento influyen en los costos.

Algunos proveedores pueden cobrar por tokens de entrada y salida por contenido textual, por la cantidad de imágenes generadas o por segundo de contenido de audio generado.

Otros pueden ofrecer planes escalonados o precios personalizados para uso empresarial.

Al permitir que los equipos tengan la flexibilidad de seleccionar qué proveedor de LLM integrar con su práctica de desarrollo o suite de pruebas, las organizaciones obtienen un mayor control sobre los costos. Esta flexibilidad permite a los equipos elegir un LLM que se ajuste a su presupuesto y optimizar los gastos para diferentes proyectos o escenarios de pruebas.

En última instancia, este control sobre la selección de proveedores garantiza la rentabilidad y al mismo tiempo aprovecha todo el potencial de las pruebas mejoradas con IA.

Conclusión

Los LLM implementados localmente brindan una solución privada, con control de costos, eficiente y escalable para las organizaciones que buscan aprovechar la IA en sus prácticas de desarrollo y prueba de software.

Cuando las empresas tienen opciones para integrar proveedores de LLM en su proceso SDLC, sus equipos obtienen los siguientes beneficios:

• Confianza en que los datos confidenciales no quedarán expuestos.
• Capacidad de mantener un mayor control sobre sus entornos de desarrollo y pruebas.
• Garantía de que el desempeño y la calidad de los resultados del LLM seleccionado satisfarán las necesidades del proyecto.

A continuación se presentan algunas conclusiones finales.

• Los proveedores basados ​​en la nube pueden ofrecer una amplia variedad de opciones de LLM con diferentes opciones de costos, pero pueden introducir riesgos de privacidad, especialmente cuando manejan datos confidenciales.
• Los LLM implementados localmente ofrecen mayor confianza a las organizaciones preocupadas por la privacidad de sus datos y procesos.
• Al seleccionar un proveedor de LLM, considere tanto la calidad de los resultados generados como el rendimiento del modelo.