LaMDA, GPT y más… Hoy en día, todo el mundo habla de los modelos de IA y de lo que son capaces. Entonces, ¿cuál es la razón de este bombo? El uso de modelos de IA se está expandiendo rápidamente en todas las industrias. La capacidad de AI para encontrar soluciones a problemas difíciles con un aporte humano mínimo es un punto de venta importante para la tecnología. Varias empresas han tenido éxito al adoptar IA para aumentar la productividad, optimizar las operaciones y mejorar el servicio al cliente que brindan. Pero, ¿sabes qué significan exactamente los modelos de IA?
La inteligencia artificial (IA) es un término amplio que abarca la capacidad de las computadoras y las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas. La IA se puede aplicar a varios dominios e industrias, como atención médica, educación, finanzas, entretenimiento y más, según su modelo de IA.
En este artículo, explicaremos todo lo que necesita saber sobre los modelos de IA, como los mejores, sus tipos y cómo elegirlos. Pero primero, comencemos desde abajo y comprendamos mejor dónde nos encontramos ahora en la era de la IA.
¿Qué es un modelo de IA?
Los modelos de inteligencia artificial (IA) son los componentes básicos de los modernos algoritmos de aprendizaje automático que permiten que las máquinas aprendan y realicen tareas complejas. Estos modelos están diseñados para replicar las funciones cognitivas del cerebro humano, permitiéndoles percibir, razonar, aprender y tomar decisiones basadas en datos. Cuando se le dan suficientes datos, el modelo puede sacar ciertas inferencias y hacer predicciones. En pocas palabras, si hay superhéroes en los datos en los que se entrena el modelo de IA, puede averiguar quién ganará si Thor y Superman pelean.
Un modelo de IA es una parte crucial de la inteligencia artificial. Para aprender a realizar una actividad determinada, como el reconocimiento facial, la detección de correo no deseado o la recomendación de productos, un modelo de inteligencia artificial requiere un conjunto de datos. Las imágenes, el texto, la música y los números son solo algunas de las muchas formas de datos que se pueden usar para entrenar un modelo de IA.
recordatorio: Los datos de entrenamiento se refieren a los datos utilizados para entrenar un modelo de IA y, por lo general, existen tres técnicas para ello:
- Aprendizaje supervisado: el modelo de IA aprende de los datos etiquetados, lo que significa que cada punto de datos tiene un resultado conocido o un valor objetivo.
- Aprendizaje no supervisado: el modelo de IA aprende de datos no etiquetados, lo que significa que no hay una salida conocida o un valor objetivo para cada punto de datos. El modelo de IA intenta encontrar patrones o estructuras en los datos sin ninguna guía.
- Aprendizaje por refuerzo: el modelo de IA aprende de sus propias acciones y de los comentarios del entorno. El modelo de IA intenta maximizar una recompensa o minimizar una penalización explorando diferentes acciones y resultados.
Un modelo de IA aprende de los datos de entrenamiento encontrando patrones y relaciones entre los puntos de datos. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría aprender a identificar características como ojos, nariz, boca y orejas a partir de miles de imágenes de rostros humanos. El proceso de encontrar patrones y relaciones a partir de los datos se llama aprendizaje o entrenamiento.
Un modelo de IA se puede evaluar en función de qué tan bien realiza la tarea para la que fue entrenado utilizando otro conjunto de datos que es diferente de los datos de entrenamiento. Este conjunto de datos se denomina datos de prueba or datos de validación.
Los datos de prueba se utilizan para medir la exactitud, la precisión, la recuperación u otras métricas del modelo de IA. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría probarse en cuántos rostros puede identificar correctamente a partir de un nuevo conjunto de imágenes.
Un modelo de IA se puede implementar o usar para realizar la tarea para la que fue entrenado en datos nuevos que no ha visto antes. Este conjunto de datos se denomina datos de inferencia or datos de produccion. Los datos de inferencia se utilizan para generar resultados o predicciones a partir del modelo de IA. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría usarse para desbloquear un teléfono inteligente verificando el rostro del usuario.
Importancia de los modelos de IA
La importancia de los datos y la IA en los negocios está aumentando rápidamente. Para dar sentido a las enormes cantidades de datos que se producen, las empresas confían cada vez más en los modelos de IA. Los modelos de IA, cuando se aplican a situaciones del mundo real, pueden hacer lo que llevaría demasiado tiempo o sería demasiado complejo para las personas, como por ejemplo:
- Recolectando datos: Cuando los rivales no tienen acceso a los datos o tienen un acceso limitado, o cuando los datos son difíciles de obtener, la capacidad de recopilar datos para el entrenamiento es de suma importancia. Las empresas pueden usar datos para entrenar modelos de IA y volver a entrenar (mejorar) dichos modelos de manera continua.
- Generando salidas: Con una Red de Publicidad Generativa, por ejemplo, un modelo puede producir nuevos datos que son análogos a los datos de entrenamiento (GAN). Los modelos de IA generativa actualmente en desarrollo permiten la creación de imágenes tanto artísticas como fotorrealistas (como DALL-E 2).
- Comprender conjuntos de datos masivos: En la inferencia de modelos, los datos de entrada se utilizan para predecir la salida. Para hacer esto, el método del modelo se aplica a datos que el modelo nunca ha "visto" antes, ya sean datos nuevos o datos sensoriales en tiempo real.
- Automatizar tareas: Los modelos de IA se incorporan a las canalizaciones para su uso en el mundo comercial. La entrada de datos, el procesamiento y la presentación final son todos componentes de una canalización y pueden automatizarse gracias a su modelo de IA.
¿Estas confundido? ¡No te preocupes, es bastante natural! La IA es un enorme campo de investigación. Es por eso que los investigadores clasificaron los modelos de IA en algunos tipos para darles un mejor sentido.
Tipos de modelos de IA
Los modelos de IA se pueden clasificar en diferentes tipos según la complejidad o la arquitectura que utilizan. Algunos de los tipos comunes son:
- Regresión lineal
- Redes neuronales profundas
- Regresión logística
- Árboles de decisión IA
- Análisis discriminante lineal
- Bayes ingenuos
- Máquinas de vectores de soporte
- Aprendizaje de cuantificación vectorial
- K-vecinos más cercanos
- Bosque al azar
¿Qué quieren decir? ¡Profundicemos y aprendamos más sobre ellos!
Regresión lineal
El modelo de IA utiliza una función matemática simple que asigna los datos de entrada a los datos de salida mediante una relación lineal. Por ejemplo, un modelo de IA que prediga los precios de la vivienda podría usar una función lineal que tenga en cuenta factores como el tamaño, la ubicación y más.
Redes neuronales profundas
Las redes neuronales profundas (DNN) son un modelo común de IA/ML que es esencialmente una ANN con numerosas capas (ocultas) entre las capas de entrada y salida.
También se basan en componentes interconectados llamados neuronas artificiales, y la red neuronal del cerebro humano los inspira. Consulte nuestra explicación detallada de cómo funcionan los modelos de redes neuronales profundas para obtener una comprensión más profunda de esta herramienta de IA.
Muchos campos utilizan modelos DNN, como los relacionados con el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y la PNL (NLP).
Regresión logística
En la regresión logística, la variable X es binaria (verdadero/falso, presente/ausente), y la variable Y es el resultado del proceso de mapeo.
Árboles de decisión IA
Esta metodología de IA no solo es fácil de entender sino también bastante efectiva. La información de decisiones anteriores se analiza a través del árbol de decisiones. A menudo, estos árboles se adhieren a una estructura si/entonces elemental. Si prepara un sándwich para el almuerzo en lugar de comprar el almuerzo, por ejemplo, puede ahorrar dinero.
Tanto los problemas de regresión como los de clasificación son susceptibles de árboles de decisión. Además, los primeros tipos de análisis predictivo estaban impulsados por árboles de decisión básicos.
Análisis discriminante lineal (LDA)
Un solo árbol de decisiones puede ser un modelo efectivo de IA, pero ¿qué puede lograr un bosque de ellos? Varios árboles de decisión se combinan en un bosque aleatorio. Todos los árboles de un bosque de decisión devuelven cada uno su propio resultado o decisión, que se promedia posteriormente. El pronóstico o conclusión final es más confiable debido a los resultados combinados.
Cuando se trabaja con un gran conjunto de datos, el modelo de IA de bosque aleatorio realmente brilla. Tanto los problemas de regresión como los de clasificación pueden abordarse utilizando este enfoque. El uso de modelos de bosques aleatorios ha sido crucial en el desarrollo del análisis predictivo moderno.
Bayes ingenuos
Naive Bayes es un método de clasificación que no hace suposiciones sobre las conexiones entre las entradas.
Máquinas de vectores de soporte
Para clasificar los datos con mayor precisión, los métodos de máquinas de vectores de soporte crean una partición (un hiperplano).
Aprendizaje de cuantificación vectorial (LVQ)
Mediante el uso de la cuantificación del vector de aprendizaje, el modelo convergerá como puntos de datos en prototipos, al igual que lo hace el vecino más cercano al evaluar la distancia entre puntos de datos individuales.
K-vecinos más cercanos
Tanto para tareas de regresión como de clasificación, el modelo K-nerest Neighbors (kNN) proporciona una solución de ML supervisada sencilla. Esta técnica se basa en el concepto de que la información relacionada tiende a agruparse.
Un inconveniente clave de este enfoque robusto es que se vuelve cada vez más lento a medida que se agregan más datos.
Bosque al azar
Un modelo de aprendizaje conjunto, Random Forest, se puede aplicar tanto a tareas de regresión como de clasificación. Utiliza una técnica de embolsado para combinar los resultados de numerosos árboles de decisión antes de hacer una predicción final.
Para reducir la complejidad, construye un "bosque" de árboles de decisión que fueron entrenados individualmente en subconjuntos separados de datos antes de combinar los hallazgos para hacer predicciones más precisas.
Los modelos de IA son herramientas poderosas que pueden mejorar las capacidades humanas y permitir nuevas posibilidades en varios dominios e industrias. Sin embargo, también plantean desafíos y riesgos, como cuestiones éticas, prejuicios, privacidad, seguridad, explicabilidad y responsabilidad. Por lo tanto, es importante comprender cómo funcionan, cómo se pueden usar de manera responsable y cuáles usar.
Los mejores modelos de IA
Es importante tener en cuenta que se emplean varios modelos de IA para diversas tareas, como la generación de texto, la generación de imágenes y más, y estos son algunos de los mejores:
- GPT4
- MT-NLG
- LAMDA
- chinchilla IA
- Llama
- DALL-E2
- Difusión estable
- A mitad de camino v5
Los mejores modelos de IA pueden procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa.
Echemos un vistazo más de cerca a sus propósitos brevemente.
GPT4
GPT-4 es el último y más avanzado sistema de inteligencia artificial para el procesamiento de lenguaje natural de OpenAI. Es una red neuronal profunda que puede generar textos coherentes y diversos sobre cualquier tema, dadas algunas palabras clave o un aviso. Es uno de los mejores modelos de IA.
Anunciamos GPT-4, un gran modelo multimodal, con nuestros mejores resultados en capacidades y alineación: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg
- OpenAI (@OpenAI) Marzo 14, 2023
GPT-4 se basa en la arquitectura del transformador y utiliza un mecanismo de autoatención a gran escala para aprender de miles de millones de palabras de datos de texto. GPT-4 puede realizar varias tareas, como resumen de texto, respuesta a preguntas, generación de texto, traducción y más. Los mejores modelos de IA pueden aprender de la experiencia y adaptarse a las condiciones cambiantes.
hemos explicado anteriormente cómo usar GPT-4.
Todo lo que necesitas saber sobre GPT5
MT-NLG
Los 530 mil millones de parámetros que componen el modelo de generación de lenguaje natural de Megatron-Turing (MT-NLG) lo convierten en uno de los modelos de idioma inglés de transformadores monolíticos más avanzados construidos hasta ahora.
En comparación con los modelos de última generación anteriores, este MT-NLG basado en transformador de 105 capas funciona mejor en escenarios de cero, uno y pocos disparos. Supera a otros sistemas en una variedad de tareas de lenguaje natural, incluida la predicción de finalización, comprensión de lectura, razonamiento de sentido común, inferencias de lenguaje natural, desambiguación de significado de palabras, etc. Los mejores modelos de IA pueden hacer predicciones con un alto grado de precisión.
Para obtener más información, haga clic esta página.
LAMDA
LaMDA es “el modelo de lenguaje” al que la gente le teme. Después de que un empleado de Google creyera que LaMDA estaba consciente, la IA se convirtió en un tema de discusión debido a la impresión que daba en sus respuestas. Además, el ingeniero planteó la hipótesis de que LaMDA, al igual que los humanos, expresa sus ansiedades a través de la comunicación. Impulsó el asesino ChatGPT de Google, IA de bardo.
En primer lugar, es un método estadístico para predecir las siguientes palabras de una serie en función de las anteriores. La innovación de LaMDA radica en el hecho de que puede estimular el diálogo de una manera más flexible de lo que permiten las respuestas basadas en tareas. Para que la conversación pueda fluir libremente de un tema a otro, un modelo de lenguaje conversacional debe estar familiarizado con conceptos como la intención del usuario multimodal, el aprendizaje por refuerzo y las sugerencias.
chinchilla IA
DeepMind de Chinchilla AI es una opción popular para un modelo de lenguaje grande y ha demostrado ser superior a sus competidores. En marzo de 2022, DeepMind lanzó Chinchilla AI. Funciona de manera análoga a la de otros modelos de lenguaje grande como GPT-3, Jurassic-1, Gopher y Megatron-Turing NLG. No obstante, el principal punto de venta de Chinchilla AI es que se puede crear por el mismo costo anticipado que Gopher y, sin embargo, emplea menos parámetros con más datos para proporcionar, en promedio, resultados un 7 % más precisos que Gopher.
Para un presupuesto FLOP, el trabajo anterior sobreasignó parámetros a expensas de los tokens de capacitación. Chinchilla y Gopher usan el mismo cálculo de entrenamiento; sin embargo, Chinchilla está entrenada en 4 veces más tokens y es 4 veces más pequeña, lo que hace que sea más barato usarla en sentido descendente. https://t.co/RepU03NJ91 2/3 pic.twitter.com/kBAavQ3rTC
- Mente Profunda (@MindDeep) Abril 12, 2022
Es uno de los mejores modelos de IA. Para obtener información detallada, explicamos anteriormente chinchilla IA.
Llama
¡Conoce el último modelo de lenguaje grande! El modelo LLaMA se desarrolló para ayudar a los investigadores y desarrolladores a examinar el potencial de la inteligencia artificial en áreas como la respuesta a preguntas y el resumen de documentos.
Se lanzó un nuevo modelo desarrollado por el equipo Fundamental AI Research (FAIR) de Meta cuando tanto las empresas tecnológicas establecidas como las nuevas empresas bien financiadas compiten para presumir de sus avances en inteligencia artificial (IA) e incorporar la tecnología en sus ofertas comerciales.
"Los LLM se han mostrado muy prometedores en la generación de texto, las conversaciones, el resumen de material escrito y tareas más complicadas, como resolver teoremas matemáticos o predecir estructuras de proteínas".
-Mark Zuckerberg
Las empresas están invirtiendo mucho en el desarrollo de los mejores modelos de IA para obtener una ventaja competitiva.
DALL-E2
Para generar imágenes digitales a partir de descripciones escritas, OpenAI desarrolló los modelos de aprendizaje automático DALL-E 2. La nueva empresa especializada en IA Open AI la diseñó para ser una herramienta generativa, que puede generar obras de arte originales en lugar de solo modificar las existentes. Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes.
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Los mejores modelos de IA suelen ser el resultado de la colaboración entre equipos de expertos de diferentes campos.
Para obtener información detallada, explicamos anteriormente DALL-E2.
Difusión estable
Stable Diffusion es un generador de arte de IA de código abierto lanzado el 22 de agosto por Stability AI. Stable Diffusion está escrito en Python, y su tipo es el modelo de lenguaje transformador. Puede funcionar en cualquier sistema operativo que admita kernels Cuda.
Eyes Wide Shut
ai art, difusión estable, arte digital pic.twitter.com/7QA8JpDkFB—Cyborg🕯 (@MirrorinSpace) 15 de diciembre de 2022
Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes. Echa un vistazo a nuestro IA de difusión estable guía para obtener información detallada.
A mitad de camino v5
Midjourney v5 es el último modelo del popular programa de arte de IA. Las imágenes de alta calidad y el estilo artístico único de Midjourney lo han convertido en un popular generador de texto a imagen de IA. El programa toma la entrada del usuario a través de los comandos del bot Discord y luego crea una imagen basada en las palabras ingresadas.
Pixar-Ryan 😂
Muchas Gracias @medioviaje pic.twitter.com/fihoaemxgz
—Ryan Carson (@ryancarson) 11 de diciembre de 2022
Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes. Echa un vistazo a nuestro a mitad de camino guía para obtener información detallada.
¿Cómo elegir el modelo de IA adecuado para su negocio?
La inteligencia artificial (IA) está transformando todas las industrias y sectores, desde la atención médica hasta las finanzas, desde la educación hasta el entretenimiento. Pero, ¿cómo sabe qué modelo de IA es el más adecuado para su problema comercial específico? En esta publicación de blog, proporcionaremos algunas pautas y consejos sobre cómo elegir el modelo de IA adecuado para su caso de uso.
Para elegir el modelo de IA adecuado para su problema empresarial, debe tener en cuenta los siguientes factores:
- El tipo y la cantidad de datos que tiene: Diferentes modelos de IA requieren diferentes tipos y cantidades de datos para entrenar y funcionar bien. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado necesitan una gran cantidad de datos etiquetados, que pueden ser costosos y lentos de obtener. Los modelos de aprendizaje no supervisados pueden funcionar con datos no etiquetados, pero es posible que no produzcan resultados significativos si los datos son ruidosos o irrelevantes. Los modelos de aprendizaje por refuerzo necesitan muchas interacciones de prueba y error con un entorno, lo que puede ser un desafío para simular o replicar en la vida real.
- La complejidad y especificidad de su problema: Los diferentes modelos de IA tienen diferentes niveles de complejidad y especificidad. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado pueden ser muy exactos y precisos para problemas bien definidos, como la clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos. Los modelos de aprendizaje no supervisados pueden ser más flexibles y generalizables para problemas complejos o ambiguos, como la detección de anomalías o la segmentación de clientes. Los modelos de aprendizaje por refuerzo pueden ser muy adaptables y creativos para problemas dinámicos o interactivos, como juegos o navegación de robots.
- El equilibrio entre velocidad y precisión: Los diferentes modelos de IA tienen diferentes compensaciones entre velocidad y precisión. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado pueden ser muy rápidos y precisos una vez que se entrenan, pero pueden llevar mucho tiempo y muchos recursos para entrenar. Los modelos de aprendizaje no supervisados pueden ser muy rápidos y eficientes para entrenar, pero pueden no ser muy precisos o confiables en algunos casos. Los modelos de aprendizaje por refuerzo pueden ser muy lentos e inestables para entrenar, pero pueden lograr niveles muy altos de rendimiento y optimización a largo plazo.
Como puede ver, no existe una solución única para todos cuando se trata de elegir el modelo de IA adecuado para su problema comercial. Debe comprender el dominio de su problema, la disponibilidad y calidad de sus datos, sus objetivos y limitaciones de rendimiento, y su presupuesto y cronograma. También necesita experimentar con diferentes modelos de IA y evaluar sus resultados utilizando métricas y criterios apropiados.
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