Diccionario de Inteligencia Artificial

Los investigadores señalan que Alpaca muestra muchos comportamientos similares a text-davinci-003 de OpenAI, pero también es sorprendentemente pequeño y fácil de reproducir. Han publicado la receta de entrenamiento y los datos, y planean lanzar los pesos del modelo en el futuro. Los investigadores también han organizado una demostración interactiva para permitir que la comunidad de investigación comprenda mejor el comportamiento de Alpaca. Alentan a los usuarios a informar cualquier comportamiento preocupante en la demostración web para ayudarles a comprender y mitigar estos comportamientos. Sin embargo, los investigadores enfatizan que Alpaca está destinado solo para investigación académica y está prohibido su uso comercial. Descarga: Alpaca en GitHub.

No es una persona, ni tiene sentimientos ni emociones o un cuerpo físico. Es un programa de computadora que puede procesar y generar texto. Su propósito es ayudar a los usuarios a encontrar información y completar tareas. Puede hacerlo proporcionando resúmenes de temas factuales, traduciendo idiomas, escribiendo diferentes tipos de contenido creativo y respondiendo a sus preguntas de manera informativa.

En diciembre de 2022 ChatGPT usa 175 millones de parámetros y ha sido entrenado con grandes cantidades de texto. Puede traducir textos y generar texto extensos como respuesta a las preguntas realizadas. ChatGPT responde preguntas de seguimiento, admita errores, cuestiona premisas incorrectas y no admite preguntas inapropiadas.

Google ha presentado tres versiones de Gemini:

• Gemini Nano, su variante enfocada en la eficiencia para el procesamiento y la ejecución de tareas directamente desde un dispositivo. Esta será la IA que llegará a la versión tope de gama del Pixel 8 para potenciar nuevas funciones.
• Gemini Pro, una alternativa intermedia que Google afirma que es la mejor para escalar en un rango muy amplio de tareas. Una versión refinada de este modelo de inteligencia artificial es la que ahora se implementa en Bard.
• Gemini Ultra es la versión más potente y capaz que Google ha desarrollado para llevar a cabo tareas complejas. Esta variante se presenta para competir cara a cara con GPT-4, de OpenAI, y, según parece, lo vence en la mayoría de las pruebas de rendimiento.

 

Sus creadores son Nomec AI. Es un chat gratuito y anónimo, basado en IA de código libre permite entrenar nuestro propio modelo de lenguaje sin depender de hardware externo. Permite elegir entre varios modelos disponibles. Por otro lado, aunque el cliente de escritorio se actualiza automáticamente añadiendo las mejoras disponibles en el ecosistema creado por GPT4All.

Como explica el blog de Meta, LLaMA, acrónimo de Large Language Model Meta AI, estará disponible con licencia no comercial, es decir, para ser empleada en investigación académica e industrial, tanto por la sociedad civil como por entidades gubernamentales. Su objetivo es mantener la integridad de la IA y evitar que se pueda utilizar de forma indebida por cualquier persona. A diferencia de Bing AI de Microsoft (basado en ChatGPT) o de Bard, de Google, la propuesta de Meta se presentó como una herramienta de investigación que “busca democratizar el acceso a este importante campo que cambia rápidamente” Es un modelo bastante más básico que su competencia directa(ChatGPT), pero busca ser más versátil y menos exigente en cuanto a recursos.

Las conclusiones de los investigadores son que se desempeña mejor que la inteligencia artificial de Meta y Google en algunas tareas. ¿Cómo es posible conseguir mejores resultados con menos parámetros? El secreto está en el entrenamiento. Phi-2 se entrenó con un conjunto que incluye textos sintéticos de PNL, subconjuntos de código obtenidos de Stack Overflow, competencias de programación y más. De momento Phi-2 solo estará disponible para proyectos de investigación. El SML se ofrecerá como parte de Azure AI Studio para fomentar el desarrollo de modelos de lenguaje. La licencia actual no permite utilizarlo en aplicaciones comerciales, como ChatGPT.

En diciembre de 2022 ChatGPT usa 175 millones de parámetros y ha sido entrenado con grandes cantidades de texto. Puede traducir textos y generar texto extensos como respuesta a las preguntas realizadas. ChatGPT responde preguntas de seguimiento, admita errores, cuestiona premisas incorrectas y no admite preguntas inapropiadas.

Las "tres V" de big data:

• Volumen. Se deben procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Puede suponer tener que llegar a almacenar petabytes.
• Velocidad. Ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco.
• Variedad La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos informativos.

Es un contrapeso a la visión cautelosa de que la IA es muy impredecible y necesita ser regulada , y a menudo dan a sus oponentes las etiquetas despectivas de "doomers" o "decels" (abreviatura de desaceleración ). Un elemento central del aceleracionismo efectivo es la creencia de que impulsar el progreso tecnológico a cualquier costo es el único curso de acción éticamente justificable.El movimiento tiene un trasfondo utópico y sostiene que los humanos necesitan desarrollarse y construir más rápido para garantizar su supervivencia y propagar la conciencia por todo el universo. Aunque el aceleracionismo efectivo ha sido descrito como un movimiento marginal, ha ganado visibilidad generalizada. Varias figuras destacadas de Silicon Valley , incluidos los inversores Marc Andreessen , Martin Shkreli y Garry Tan , respaldaron explícitamente el movimiento añadiendo "e/acc" a sus perfiles públicos en las redes sociales. y ya que han abogado por una regulación menos restrictiva de la IA.

En la IA Open Source los algoritmos, modelos y herramientas utilizados en la creación de la inteligencia artificial son accesibles para la comunidad en general. Pertenece al mundo del software libre, esto hace posible que cualquiera pueda estudiar, mejorar y adaptar el sistema según sus necesidades.

El término Machine Learning se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de procesamiento de los ordenadores y al boom del almacenamiento de datos. Estas técnicas de aprendizaje automático son una parte fundamental del Big Data.

Aspectos clave del concepto de prompt:

• Punto de Partida para la Interacción: Un prompt actúa como un disparador que inicia la conversación o el proceso de generación de texto por parte del modelo de IA.
• Guía para la Respuesta: El contenido y la forma del prompt influyen significativamente en la naturaleza de la respuesta del modelo. Un prompt claro y bien estructurado suele llevar a respuestas más precisas y relevantes.
• Amplio Rango de Aplicaciones: Los prompts pueden ser utilizados para una variedad de propósitos, incluyendo hacer preguntas, solicitar la creación de contenido, pedir análisis de información, y más.
• Personalización: Los usuarios pueden personalizar prompts para obtener respuestas específicas acordes a sus necesidades particulares, lo que hace a la herramienta versátil y adaptable.
• Interactividad y Continuidad: Los prompts también pueden ser parte de una serie de interacciones, donde cada respuesta del modelo puede guiar al usuario a formular el siguiente prompt, creando así una conversación fluida o un proceso de trabajo continuo.

Como las redes neuronales convolucionales (CNN) y de propagación hacia delante, las redes neuronales recurrentes utilizan datos de entrenamiento para aprender. Se distinguen por su "memoria", ya que obtienen información de entradas anteriores para influir en la entrada y salida actuales. Mientras que las redes neuronales profundas tradicionales asumen que las entradas y salida son independiente entre sí, la salida de las redes neuronales recurrentes depende de los elementos anteriores dentro de la secuencia. Si bien los eventos futuros también serán útiles para determinar la salida de una determinada secuencia, las redes neuronales recurrentes unidireccionales no pueden tener en cuenta estos eventos en sus predicciones.

La potencia de los Transformers está limitada por su capacidad de considerar sólo un conjunto limitado de fichas a la vez, mientras que las redes neuronales recurrentes pueden compensar esta limitación utilizando un estado oculto para predecir lo siguiente.

Esta plataforma aprende sobre sus usuarios y aplica el conocimiento que ha obtenido sobre billones de combinaciones (plantillas, imágenes, textos, formularios...) para crear el sitio perfecto adecuado a las necesidades de cada usuario. Los sitios web resultantes son personales y únicos. Pero en realidad se necesitaron años para culminar esa experiencia, y su sistema inteligente fue alimentado con más de 80 millones de usuarios alrededor del mundo.

Este equipo se formó en 2011 y combina la investigación abierta de aprendizaje automático con sistemas de información y recursos informáticos a gran escala. Ha creado herramientas como TensorFlow, que permiten que el público utilice las redes neuronales, con múltiples proyectos internos de investigación de IA.? Su objetivo es crear oportunidades de investigación en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.2? En abril de 2023 se fusionó con la antigua empresa hermana de Google, DeepMind, para formar Google DeepMind.?

Hugging Face desarrolla herramientas y plataformas de procesamiento de lenguaje natural o NLP basadas en inteligencia artificial. Su enfoque se centra en crear modelos de aprendizaje profundo de última generación para tareas como la comprensión del lenguaje natural, la generación de lenguaje natural, el análisis de sentimientos o la traducción automática, entre otras. Ha creado una plataforma de código abierto llamada Transformers, la cual le permite a los desarrolladores de todo el mundo acceder y utilizar modelos de NLP preentrenados de última generación. Esta plataforma se ha convertido en una herramienta fundamental para el desarrollo de aplicaciones basadas en NLP y ha sido adoptada por una amplia comunidad de desarrolladores y empresas. Esta plataforma incluye a HugginChat, tienen su propia librería de procesamiento de lenguaje natural, Transformers, disponible como código abierto. También ofrece hosting para otros chatbots como ChatGPT.

El objetivo de LAION es el de poner a disposición del público en general modelos, conjuntos de datos y código relacionado de aprendizaje automático a gran escala.

Ha publicado una serie de grandes conjuntos de datos de imágenes y subtítulos extraídos de la web que se han utilizado para entrenar una serie de modelos de texto a imagen de alto perfil, incluidos Stable Diffusion y Google Brain.

Los investigadores señalan que Alpaca muestra muchos comportamientos similares a text-davinci-003 de OpenAI, pero también es sorprendentemente pequeño y fácil de reproducir. Han publicado la receta de entrenamiento y los datos, y planean lanzar los pesos del modelo en el futuro. Los investigadores también han organizado una demostración interactiva para permitir que la comunidad de investigación comprenda mejor el comportamiento de Alpaca. Alentan a los usuarios a informar cualquier comportamiento preocupante en la demostración web para ayudarles a comprender y mitigar estos comportamientos. Sin embargo, los investigadores enfatizan que Alpaca está destinado solo para investigación académica y está prohibido su uso comercial. Descarga: Alpaca en GitHub.

Sus creadores son Nomec AI. Es un chat gratuito y anónimo, basado en IA de código libre permite entrenar nuestro propio modelo de lenguaje sin depender de hardware externo. Permite elegir entre varios modelos disponibles. Por otro lado, aunque el cliente de escritorio se actualiza automáticamente añadiendo las mejoras disponibles en el ecosistema creado por GPT4All.

El objetivo de LAION es el de poner a disposición del público en general modelos, conjuntos de datos y código relacionado de aprendizaje automático a gran escala.

Ha publicado una serie de grandes conjuntos de datos de imágenes y subtítulos extraídos de la web que se han utilizado para entrenar una serie de modelos de texto a imagen de alto perfil, incluidos Stable Diffusion y Google Brain.

Como explica el blog de Meta, LLaMA, acrónimo de Large Language Model Meta AI, estará disponible con licencia no comercial, es decir, para ser empleada en investigación académica e industrial, tanto por la sociedad civil como por entidades gubernamentales. Su objetivo es mantener la integridad de la IA y evitar que se pueda utilizar de forma indebida por cualquier persona. A diferencia de Bing AI de Microsoft (basado en ChatGPT) o de Bard, de Google, la propuesta de Meta se presentó como una herramienta de investigación que “busca democratizar el acceso a este importante campo que cambia rápidamente” Es un modelo bastante más básico que su competencia directa(ChatGPT), pero busca ser más versátil y menos exigente en cuanto a recursos.

?El proyecto está desarrollado por un grupo de voluntarios que colaboran con LAION. Uno de los objetivos de desarrollo incluye el acceso gratuito a modelos grandes de lenguaje que se pueden ejecutar localmente en un hardware asequible económicamente para el gran público. El proyecto involucra a más de 13 500 voluntarios que han creado 600 000 puntos de datos generados por humanos en un modelo de trabajo de colaboración abierta.

No tiene una versión online oficial para probar, pero se puede instalar siguiendo las instrucciones de su repositorio online. También se puede instalar su versión distribuida FastChat.  Su objetivo es alcanzar la calidad de ChatGPT. Y ya se encuentra en un 90% por el momento. Han optado por LLaMA creado por Meta.

El problema se plantea, sobre todo, cuando los sistemas de Inteligencia Artificial no se limitan a manejar datos, sino que toman decisiones. El 6 de mayo del 2010, la bolsa de Nueva York sufrió lo que se denomina Evento en el que los programa automáticos de compra-venta en bolsa se descontrolaron. Las cotizaciones habían caído por la mañana un cuatro por ciento, por la preocupación sobre la deuda europea. A las 2:32 de la tarde, se puso en marcha el algoritmo de venta de una gran institución, para deshacerse de un gran número de contratos de futuro vendiéndolos a un ritmo controlado minuto a minuto por la liquidez de la bolsa. Esos futuros fueron comprados por compradores algorítmicos de alta frecuencia, programados para vendérselos inmediatamente a otros programas. Esa velocidad llevó al primer algoritmo vendedor a interpretar que la liquidez del mercado era enorme y a aumentar su velocidad de venta. Durante unos segundos, millones de dólares se emplearon en operaciones disparatadas, que valoraban un activo erráticamente de 0 a 100.000 dólares. Este suceso llamó la atención sobre los problemas que podía causar la asociación de programas individuales bien diseñados pero que producían fenómenos imprevistos.

Acerca de

Aquí algunos puntos clave sobre su carrera y logros:

1. Co-fundador de DeepMind: Suleyman es uno de los cofundadores de DeepMind, una empresa líder en investigación de inteligencia artificial que fue adquirida por Google en 2015. DeepMind es conocida por su desarrollo de algoritmos avanzados de IA y su trabajo en áreas como el juego de Go, donde su programa AlphaGo venció a campeones humanos.
2. Trabajo en Google: Tras la adquisición de DeepMind por Google, Suleyman desempeñó varios roles en Google, enfocándose en la aplicación ética y responsable de la IA. Su trabajo se centró en garantizar que la tecnología de DeepMind se utilizara de manera segura y beneficiosa.
3. Fundador de Inflection AI: Mustafa cofundó Inflection AI, una empresa dedicada a desarrollar inteligencia artificial avanzada que puede interactuar de manera más natural y empática con los humanos. En Inflection AI, trabajó en crear modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y tecnologías conversacionales.
4. Ética y política de IA: Suleyman es conocido por su interés en la ética de la inteligencia artificial y ha sido una voz prominente en debates sobre cómo desarrollar y desplegar tecnologías de IA de manera segura y beneficiosa para la sociedad. Ha trabajado en establecer marcos para la gobernanza y regulación de la IA.
5. Visión sobre el futuro de la IA: Mustafá es reconocido por sus ideas sobre el impacto futuro de la IA en la sociedad, la economía y la vida diaria. En sus conferencias y escritos, ha discutido tanto las oportunidades como los riesgos asociados con el avance rápido de la IA.

Mustafa Suleyman es una figura influyente en el mundo de la inteligencia artificial, conocido por su papel en la creación de tecnologías innovadoras y su compromiso con el desarrollo ético de la IA.

Predicciones sobre la IA

Resumen de los 10 principales conceptos sobre la IA y su futuro presentados por Mustafa Suleyman en la conferencia TED: Qué es la IA realmente.

1. Evolución de la IA: Mustafa destaca cómo la percepción de la IA ha cambiado drásticamente desde ser un campo marginal a una tecnología central en diversas industrias, capaz de superar a los humanos en tareas complejas como análisis de imágenes, traducción de idiomas, diagnóstico de enfermedades, y más.
2. Impacto de la IA: La IA tiene el potencial de transformar múltiples áreas como la crisis climática, la educación personalizada, el ingreso básico universal, y plantea preguntas fundamentales sobre su impacto en la guerra, la desinformación, y la competencia global, especialmente con China.
3. Naturaleza de la IA: Suleyman propone entender la IA como una nueva especie digital, no biológica, pero que comparte características con la vida en términos de evolución, adaptación y capacidades. Este concepto sugiere que las IA serán compañeros digitales que influirán profundamente en nuestras vidas.
4. Aceleración tecnológica: La IA es parte de una aceleración histórica en el desarrollo tecnológico, que ha pasado de herramientas básicas a tecnologías avanzadas como los teléfonos inteligentes y ahora a la IA omnipresente, que se está integrando rápidamente en la vida diaria.
5. Interacción y creatividad: Las capacidades creativas y empáticas de la IA han sorprendido a muchos, mostrando que pueden generar poesía, música, imágenes, y tener conversaciones significativas que ayudan a las personas emocionalmente.
6. Avance exponencial: La IA está avanzando a un ritmo exponencial en términos de datos y capacidad de cálculo. Los modelos actuales consumen billones de palabras y realizan cálculos en magnitudes inimaginables hace apenas una década.
7. IA omnipresente: La visión de futuro incluye IA que será omnipresente, representada por interfaces conversacionales personalizadas que ofrecerán tutoría, asesoría médica, legal, y de negocios, con altos niveles de IQ (inteligencia) y EQ (empatía).
8. Cociente de acciones (AQ): Suleyman introduce el concepto de AQ (action quotient) para describir la capacidad de las IA de ejecutar acciones en el mundo digital y físico, anticipando un futuro donde tanto individuos como organizaciones tendrán IA propias para asistir en tareas cotidianas y complejas.
9. Riesgos y ética: Identifica los riesgos clave como la autonomía de la IA y la auto-mejora recursiva sin supervisión humana, destacando la importancia de diseñar IA con seguridad desde el principio y evitar capacidades peligrosas como la autorreplicación.
10. Reflejo de la humanidad: Finalmente, Suleyman enfatiza que la IA debe reflejar lo mejor de la humanidad: nuestra empatía, amabilidad, curiosidad y creatividad. La creación y el desarrollo de IA representan una oportunidad sin precedentes para mejorar la sociedad, siempre que se aborde con responsabilidad y ética.

Estos conceptos proporcionan una visión amplia y profunda de la IA, sus capacidades, impactos potenciales y los desafíos éticos que presenta su desarrollo y adopción.

Biografía Breve:

• Nacimiento: Sam Altman nació el 22 de abril de 1985, en Chicago, Illinois, EE. UU.
• Educación: Comenzó sus estudios en la Universidad de Stanford, pero luego los dejó para comenzar su carrera empresarial.

Hechos Destacados:

• Cofundador de Loopt: Altman cofundó Loopt, una red social basada en la localización, en 2005. La compañía fue adquirida por Green Dot Corporation en 2012.
• Y Combinator: Se convirtió en el presidente de Y Combinator en 2014, sucediendo a Paul Graham. Durante su gestión, Y Combinator creció significativamente, apoyando a una amplia gama de startups en diversas industrias.
• OpenAI: En 2015, Altman fue uno de los cofundadores de OpenAI, junto con Elon Musk y otros. OpenAI se dedica a la investigación en inteligencia artificial con el objetivo de promover y desarrollar IA amigable para beneficio de la humanidad.
• Iniciativas en IA y Filantropía: Ha sido un defensor de la ética en IA y de la necesidad de considerar cuidadosamente el impacto social y económico de la tecnología avanzada. También ha estado involucrado en varias iniciativas filantrópicas y de investigación.
• Publicaciones y Pensamiento: Altman es conocido por sus escritos y charlas sobre emprendimiento, tecnología, y el futuro de la IA. Regularmente comparte sus perspectivas en varios foros públicos y en su blog personal.

Altman es respetado por su visión de futuro y su capacidad para identificar y nutrir tecnologías emergentes. Su trabajo en Y Combinator y OpenAI ha tenido un impacto significativo en el mundo del emprendimiento tecnológico y en el campo de la inteligencia artificial.

Tensorflow rápidamente ganó en popularidad debido a su rapidez, sencillez, documentación. Fue mucho más usada que otras herramientas que tenían más tiempo en el mercado como por ejemplo Theano.

Este modelo se basa en transformadores y puede realizar una variedad de tareas, como razonar, contar chistes, generar código y traducir. Además, se puede utilizar en diferentes tamaños, incluyendo una versión móvil llamada Gecko que funciona sin conexión a Internet. PaLM 2 es una potente actualización del modelo de lenguaje de Google AI con importantes mejoras y aplicaciones en diversas áreas, incluyendo la medicina y la robótica.

El desarrollo de esta IA comenzó en 2021, con el respaldo humano y financiero (100 millones de dólares) de la startup de machine learning Hugging Face (que aloja el generador de DALL-E Mini en su sitio web), aunque también han colaborado Nvidia, Microsoft y el CNRS (el 'CSIC francés'). Teven Le Scao, ingeniero de investigación de Hugging Face, ha explicado que Hugging Face hizo uso de los proyectos opensource 'Megatron' de Nvidia y 'DeepSpeed' de Microsoft —ambos basados en el framework de machine learning PyTorch—, creados para permitir a los científicos de datos entrenar grandes modelos de lenguaje.