Diccionario de Inteligencia Artificial

Su algoritmo encuentra las audiencias que mejor convierten y automáticamente distribuye el presupuesto de acuerdo con los resultados. Una vez que haya terminado la fase de exploración y se tenga una certeza del 80% (lo cual ocurre en aproximadamente 2 días), el modelo de inteligencia artificial se enfocará en los KPI de tu elección. Por ejemplo, si el objetivo principal es el CPA (costo por acción), entonces el modelo siempre buscará el costo más bajo sin importar el número de conversiones, pero si elegiste el modelo de cantidad de conversiones, el modelo dará más conversiones, pero puede que el CPA incremente.

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.

El proceso es el siguiente:

1. Poner el título que quieres para una entrada del blog, por ejemplo: “Los mejores libros de superación personal y autoayuda”.
2. A partir del título, la aplicación entenderá el contexto del tema y buscará, en este caso, los mejores recursos de superación personal extrayendo el sentimiento que le ponen y sus palabras clave.
3. Con esto, reconstruirá todo en una pieza coherente de contenido.
4. Finalmente, lo escribirá usando programación neurolingüística para verificar que tenga una semántica correcta y sea legible.

Se dispone de un artículo único y coherente en tan solo un par de minutos. La herramienta no duplica ni plagia otros contenidos.

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.

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.

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.

¿Qué tipo de hallazgos inteligentes te puede dar esta herramienta?

• Qué lenguaje visual utilizar,
• Cómo deben ser las imágenes
• qué tipo de fotos publicar (la típica pregunta: ¿pongo fotos del producto o más bien de gente?)
• Qué hashtags usar, qué tendencias resuenan más en el mercado meta,
• Cómo distinguirte de la competencia
• Qué colores usar
• Qué mensajes utilizar, etc.

No es útil para tener una mejor idea sobre qué publicar, sino también cuándo hacerlo y con qué frecuencia, e instantáneamente agregará la foto o el vídeo más efectivo para cada post. Está integrada con bancos de imágenes y un editor nativo que permite agregar logotipos, aplicar filtros o modificar el tamaño de la imagen, entre otras funciones. Además, también se puede usar como una herramienta multiplataforma para calendarizar y publicar todos los posts de redes sociales desde un mismo lugar.

Suele tardar un par de minutos en generar hasta nueve imágenes editables que se ajustan a ella. Es posible utilizar las llamadas palabras negativas para excluir ciertos conceptos que no deseamos que aparezcan: de este modo, los resultados son mucho más exactos. Para utilizarla no es necesario registrarse.

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.

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.?

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.

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.

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 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.

Lo singular de esta App es que sus algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hacen un resumen automático a partir de cualquier artículo escrito o blog post tomando la información principal y distribuyéndola a lo largo de un vídeo sobre el cual el usuario puede editar intuitivamente cualquier elemento como texto, vídeo de fondo o tiempos, entre otros. Su inteligencia artificial también es capaz de elegir la escena de vídeo o fondo idóneo para cada uno de estos textos. Es una excelente herramienta para aprovechar los contenidos existentes y reformularlos creando vídeos casi que de forma instantánea.

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.

Midjourney funciona utilizando un modelo de aprendizaje automático entrenado en un conjunto de datos masivo de imágenes y texto. Cuando un usuario ingresa un prompt, el modelo genera una imagen que coincide con la descripción. Los prompts pueden ser simples o complejos, y pueden ser abiertos o cerrados. Midjourney está todavía en desarrollo, pero ha demostrado ser una herramienta versátil y poderosa. Ya se ha utilizado para crear una variedad de imágenes impresionantes, incluyendo obras de arte, diseños de moda, anuncios publicitarios y presentaciones educativas. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede utilizar Midjourney:

• Artistas: Midjourney puede ser utilizado por artistas para crear nuevas obras de arte. Los artistas pueden usar Midjourney para generar ideas, explorar nuevos estilos o crear imágenes que serían imposibles de crear a mano.
• Diseñadores: Midjourney puede ser utilizado por diseñadores para crear nuevos diseños. Los diseñadores pueden usar Midjourney para generar ideas para logotipos, empaques, sitios web u otros diseños visuales.
• Publicistas: Midjourney puede ser utilizado por publicistas para crear nuevos anuncios. Los publicistas pueden usar Midjourney para generar imágenes que sean llamativas y atractivas para su público objetivo.
• Educadores: Midjourney puede ser utilizado por educadores para crear nuevos materiales educativos. Los educadores pueden usar Midjourney para generar imágenes que ayuden a los estudiantes a comprender conceptos complejos o a visualizar ideas abstractas.

Su inteligencia artificial analiza grandes cantidades de datos para encontrar al cliente potencial ideal teniendo en cuenta la información que ha recopilado hasta el momento. Es así como predice y califica cuán perfilado y preparado está el cliente potencial. Esto último es algo que puede ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía a las empresas B2B. Ayuda a priorizar y personalizar la comunicación, aspectos que se traducen en una mayor tasa conversión cliente potencial-cliente. Su tecnología avanzada de inteligencia artificial, encuentra la conexión entre gente, compañías, productos y lugares en la web. Y, utilizando machine learning, busca dentro de estas conexiones para encontrar y definir el contexto y unirlas entre sí. Después, usa el procesamiento del lenguaje natural para analizar los principales atributos de un comprador perteneciente al mercado objetivo, y mediante aprendizaje profundo (Deep Learning) entrega proactivamente personas e información relevante para la empresa. Finalmente, los resultados de sus hallazgos son enviados de vuelta a sus algoritmos de inteligencia artificial para facilitar el aprendizaje constante y continuamente mejorar las recomendaciones. Anécdota:  Node fue fundado por Falon Fatemi, la empleada más joven que ha tenido Google (19 años), y uno de sus principales inversores es Mark Cuban (el famoso inversor que aparece en el programa de televisión Shark Tank).

?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.

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.

Podemos dirigirnos a los consumidores de una forma mucho más asertiva en nuestras campañas de email y destacar, logrando tasas de conversión mucho más altas.

La tecnología de inteligencia artificial que usa Phrasee crea tus propios asuntos de correo y combina elementos lingüísticos para descubrir un modelo de lenguaje apropiado para tu marca. Esta misma tecnología también puede aplicarse a mensajes push de aplicaciones móviles, mensajes SMS, posts de Facebook e Instagram, Google AdWords y Display Ads.

RapidMiner unifica grandes cantidades de datos para formar modelos predictivos que ayuden a empresas a tomar decisiones que generen más ganancias, reduzcan los costos y eviten riesgos.

Al igual que ChatGPT, a Raven le podemos preguntar cualquier cosa, pedirle que escriba una canción, proponerle problemas de lógica o matemática, hacer listas, lanzar definiciones, etc. Con el tiempo suponemos que se volverá más compleja y admitirá conversaciones tipo chat sin límites de espacio o longitud.

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.

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.

En el caso de WhatsApp, hay que agregar el número 54 9 11 5349-5987 a la lista de contactos y enviarle directamente la nota de voz. En Telegram, por su parte, se añade el nombre de usuario @transcribeme_bot.

Esta herramienta ofrece recomendaciones de contenido en el momento correcto, con el formato correcto y dirigidas a la audiencia correcta. Estas recomendaciones se muestran justo en el punto donde es más probable que sean consultadas por el cliente potencial que tenga interés en ellas. No es el típico sistema de “artículos recientes” o “artículos populares”, sino más bien de recomendar un contenido que contribuya a que el visitante se convierta en lead o cliente potencial al brindar su información de contacto y avance por sí mismo el proceso de decisión de compra. La conversión será mayor.

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.

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.