Estos términos son esenciales para que usted comprenda los conceptos fundamentales de la IA;
El término «IA» se
utiliza en informática desde 1950, pero no se popularizó hasta finales de 2022.
Fuera de la industria, la gente ha comenzado a adquirir una comprensión básica
de la tecnología y a comprender cómo el lenguaje natural facilita la interacción
con las computadoras.
Conceptos como
“prompts” y “machine learning” ya permean las conversaciones cotidianas. Pero a
medida que la IA continúa evolucionando, surgen nuevos conceptos y es
importante comprender sus principios para estar al tanto de todo.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El aprendizaje automático es
un campo de la inteligencia artificial que permite resolver problemas y
realizar tareas utilizando patrones aprendidos a partir de datos ejecutados.
Estos datos, con diferentes entradas y feedback del usuario, hacen que la
máquina dé sentido a la información de un modo similar al razonamiento humano,
aprendiendo y mejorando su rendimiento con el tiempo.
El sistema utiliza
estos patrones y parámetros aprendidos para determinar el valor de cada uno de
los factores y, así, influir en los resultados. Así, es capaz de realizar
acciones de forma “autónoma”, lo que ha revolucionado varios sectores de la
industria.
Por ejemplo, cuando
compras en línea, el aprendizaje automático ayuda a recomendar otros productos
que podrían interesarte en función de lo que ya has comprado. Cuando el robot
aspirador aspira una habitación, el aprendizaje automático le ayuda a decidir
si el trabajo está realizado.
MODELOS DE LENGUAJE GRANDES (LLM)
Los modelos de
lenguaje grande, o LLM, utilizan técnicas de aprendizaje automático para
comprender grandes conjuntos de datos textuales con el fin de generar
respuestas cada vez más naturales y coherentes; Son capaces de comprender los
contextos y la semántica de las oraciones.
El ejemplo más
conocido de LLM es ChatGPT, con el que los usuarios pueden “chatear” o pedirles
que realicen tareas relacionadas con el lenguaje.
Con el avance de esta
tecnología, la IA ha interactuado de forma más intuitiva e inteligente con los
seres humanos, abriendo puertas a multitud de aplicaciones en diferentes áreas,
como asistentes virtuales, traducción automática, análisis de sentimientos, y
más.
PEQUEÑOS MODELOS DE LENGUAJE (PEQUEÑOS MODELOS DE LENGUAJE)
Los modelos de
lenguaje pequeños, o SLM, son “versiones de bolsillo” de modelos de lenguaje
grandes. Mientras que los LLM tienen una dimensión mayor, los SLM se entrenan
en conjuntos de datos más pequeños y seleccionados con menos parámetros, como
es el caso de Phi-3 de
Microsoft.
Más compactos, se
pueden utilizar sin conexión, están diseñados para desempeñarse bien en tareas
más sencillas, por lo que son más accesibles y fáciles de usar. Excelentes para
aplicaciones de dispositivos, también se pueden ajustar para satisfacer necesidades
específicas.
IA GENERATIVA
La IA generativa es un
enfoque de la inteligencia artificial que se basa en la capacidad de los
grandes modelos de lenguaje para crear nuevas cosas, imágenes, textos o
cualquier otra información a partir de un conjunto de datos de entrada.
A diferencia de la
inteligencia artificial convencional, que se basa en reglas predeterminadas, la
IA generativa aprende patrones y estructuras, pero crea contenido original y se
puede aplicar en varias áreas, como el arte, la producción musical, la generación
de textos y poemas, imágenes,en la industria, optimizando la eficiencia operativa.
ALUCINACIONES
La IA generativa en
constante evolución puede mejorar las experiencias de los clientes, brindar
condiciones más favorables para los equipos y la comunicación, extraer datos en
tiempo real y responder preguntas. Pero a veces la tecnología tiene dificultades
para separar los hechos de la ficción o funciona con datos obsoletos. Por lo
tanto, sus respuestas terminan siendo imprecisas, llamadas
alucinaciones.
Los programadores
trabajan para ayudar a la IA a interactuar con el mundo real con precisión a
través de un proceso llamado conexión a tierra, que es cuando conectan y anclan
el modelo a ejemplos tangibles para mejorar los resultados, haciéndolos más contextualizados,
relevantes y personalizados.
IA RESPONSABLE
EL IA responsable es un conjunto de reglas que ayudan a
las empresas a garantizar que están desarrollando e implementando tecnologías
de IA de una manera consistente con los principios, en todos los niveles.
Una gran parte de la
IA responsable implica comprender los datos que se han utilizado para entrenar
sistemas para encontrar formas de mitigar errores, deficiencias y daños que
puedan tener en la sociedad.
MODELOS MULTIMODALES
Los modelos
multimodales pueden procesar una amplia variedad de entradas, incluidos texto,
imágenes y audio, convirtiéndolos en datos con múltiples salidas. Por ejemplo,
puedes enviarle a la modelo una foto de un plato de pasta y pedirle que te
muestre una receta.
Es una multitarea que
tiene un enorme potencial para el desarrollo de nuevos productos y servicios,
ya que a diferencia de la IA tradicional, tiene la capacidad de procesar e
interpretar diversos tipos de datos.
PROMPT
Como ya hemos dicho aquí Los “prompts” son comandos, básicamente frases o
preguntas esenciales que sirven como estímulo para que un modelo de IA genere
respuestas.
Es como pedir en una
panadería: no pides simplemente un sándwich en el mostrador, sino que
especificas el relleno, el tipo de pan, el queso, para obtener el resultado
deseado. Así que cuanto mejor sea tu capacidad para dar instrucciones a la IA mediante indicaciones Cuanto mejor
sea la ayuda que recibirás.
MEMORIA IA
Los modelos de IA
actuales técnicamente no tienen memoria, pero los programas pueden tener
instrucciones orquestadas que los ayuden a “recordar” información, siguiendo
pasos específicos en cada transacción; es como almacenar temporalmente
preguntas y respuestas anteriores en un chat y luego incluir ese contexto en la
solicitud actual.
COPILOT
Con el desarrollo de
grandes modelos de lenguaje, el copiloto comprende el lenguaje humano y
proporciona respuestas, crea contenido o actúa de manera responsable,Optimización de procesos de negocio.plug-ins,
Un copiloto es como un
asistente personal que trabaja junto con múltiples aplicaciones digitales y
ayuda con tareas como escribir un artículo, resumir una conversación por correo
electrónico, obtener información importante en reuniones de seguimiento y reducir
la carga cognitiva de un usuario.
Con Copilot en
Microsoft 365, integrado en varios servicios del gigante del software, la
herramienta analiza todo el universo de datos (todos sus correos electrónicos,
reuniones, chats, documentos y más, además de la web) para resolver los
problemas más complejos en el trabajo.
Plug-ins
Los plug-ins son
herramientas complementarias desarrolladas específicamente para el modelo de
lenguaje, sin necesidad de modificarlos, ampliando sus funcionalidades.
Son los que permiten a
Copilot interactuar con otro software y servicios, es decir, “hablar” con otros
programas. Los complementos de IA se pueden usar para ampliar Microsoft Copilot
o usarse dentro de un Copilot personalizado como una acción.
Con Microsoft Copilot
Studio, puede crear un complemento conversacional integrado que le permita
ampliar el comportamiento de su aplicación; por ejemplo, un complemento de
transmisión Automatizar la potenciaque utiliza la información de
contacto de clientes potenciales proporcionada por el usuario, puede ayudar a
los usuarios a obtener información sobre las próximas acciones de ventas.
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