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[con]Neurona Episodio 28
Lejos de aquellos primeros proyectos de baja calidad o que simplemente resumían un PDF , o basados en prompts “inteligentes” para explotar las capacidades de los LLM ... aparecen nuevas ideas
Lejos de aquellos primeros proyectos de baja calidad o que simplemente resumían un PDF , o basados en prompts “inteligentes” para explotar las capacidades de los LLM, ya comenzamos a ver nuevos proyectos, realmente trabajados con ajustes propios y combinación de herramientas. Y más que nos quedará por descubrir en este año 2024 …
Noticias de la Semana
OpenAI lanzará la tienda GPT la próxima semana
OpenAI planea lanzar su “tienda GPT” la próxima semana, según un memorando a los desarrolladores visto por The Information. La tienda permitiría a los clientes del desarrollador del modelo de IA compartir y vender Chatbot con tecnología OpenAI personalizados para diferentes propósitos, como la planificación de lecciones para profesores de secundaria.
Microsoft agregará la tecla Copilot a los teclados de Windows para invocar al asistente IA
Las PC y portátiles que se distribuyen con Windows 11 de Microsoft incluirán una nueva tecla en el teclado que convoca a Copilot, el asistente de inteligencia artificial lanzado el año pasado, anunció Microsoft el jueves.
La nueva tecla Copilot reemplazará la tecla de Windows en los teclados vendidos por los socios de hardware de Microsoft, así como en las tabletas Surface que vende Microsoft, y estará disponible a partir de febrero. Microsoft presentará la nueva clave en la conferencia de tecnología CES la próxima semana.
Denuncia de NYT a OpenAI
El diario The New York Times ha demando a OpenAI y Microsoft por infracción de derechos de autor ante el uso no autorizado de trabajos publicados para entrenar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA).
La demanda, presentada en el Tribunal Federal de Distrito de Manhattan, sostiene que millones de artículos publicados por 'The New York Times' se utilizaron para entrenar chatbots automatizados que ahora compiten con el medio de comunicación como fuente de información. [Artículo en OndaCero]
MODELOS ABIERTOS
Mistral AI
En solo siete meses desde su lanzamiento, la francesa Mistral AI se ha convertido en un unicornio GenAI con una valoración superior a los 2 mil millones de dólares. Su modelo de código abierto, Mixtral 8x7B, basado en la técnica de mezcla de expertos, fue lanzado de manera poco convencional a través de un enlace de Torrent.
Los fundadores, Arthur Mensch, Timothée Lacroix y Guillaume Lample, han trabajado en empresas como Facebook y DeepMind, se inspiraron en su experiencia para fundar Mistral AI. Su visión es crear una alternativa creíble de código abierto en Europa, específicamente en París, aprovechando la desconfianza hacia los proveedores estadounidenses en el mercado europeo de IA.
¿Por qué es tan eficiente?
El modelo más eficiente de Mistral, denominado Mixtral 8x7B, destaca por su arquitectura basada en la técnica de mezcla de expertos (SMoE, por sus siglas en inglés). Esta técnica se utiliza para combinar las predicciones de varios modelos especializados de manera eficiente, permitiendo una mayor capacidad de generalización y rendimiento.
La arquitectura SMoE funciona de la siguiente manera:
Expertos Especializados: Mixtral 8x7B consta de varios "expertos" especializados en tareas específicas. Cada experto se entrena para abordar un aspecto particular del conjunto de datos o una tarea específica.
Combinación: En lugar de ponderar uniformemente las contribuciones de cada experto, la técnica asigna de manera selectiva la atención a los expertos más relevantes para una entrada dada. Esto se logra mediante un mecanismo de atención que permite al modelo enfocarse en la información más útil de cada experto.
Gestión de la Incertidumbre: La técnica SMoE es particularmente eficaz para gestionar la incertidumbre en los datos y adaptarse a diferentes patrones. Al permitir que expertos especializados aborden aspectos específicos del conocimiento, el modelo puede ser más robusto y versátil en comparación con un modelo único que aborde todas las tareas.
Optimización Eficiente: La arquitectura SMoE permite una optimización eficiente durante el entrenamiento, ya que los expertos pueden actualizarse de manera independiente. Esto facilita el proceso de ajuste fino y mejora del modelo.
Se cree que ChatGPT y los modelos de OpeanAI utilizan un sistema similar.
Tendencias de Startups basadas en Inteligencia Artificial
Tres grupos de tendencias que tienen en común que están siendo financiados por YCombinator, aceleradora de startups con sede en Silicon Valley;
1.- Centradas en problemas y clientes específicos.
Empezamos por algunas startups que se centran en problemas específicos, aquí tenemos tres ejemplos financiados recientemente por YC:
Yuma.ai : Ayuda a comerciantes de Shopify con la gestión de solicitudes e inquietudes de clientes. Utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar respuestas a partir de una base de conocimientos.
Speedy: Apoya a pequeñas y medianas empresas (PYMES) en la creación de contenido de marketing utilizando IA generativa y para ello utiliza inteligencia artificial. De esto existen muchos intentos, pero quizás sea una de las soluciones más completa, con un enfoque diferente (a crear textos sin más)
OfOne: Dirigido a grandes servicios de comida rápida. Ayuda a automatizar completamente el proceso de toma de pedidos y aumentar la rentabilidad para los servicios de comida rápida.
2.- Integraciones con software existente o con otras tecnologías
Además de simplemente utilizar la interface de usuario de ChatGPT/LLM varias empresas están dando un paso más al integrarse con el software existente que sus clientes ya utilizan.
Automat: Automatización de procesos repetitivos. Utiliza técnicas de visión por computadora aplicadas a grabaciones de pantalla y entrada de lenguaje natural humano para crear automáticamente cualquier interacción. Las automatizaciones pueden ser cualquier cosa, desde flujos de trabajo de múltiples aplicaciones hasta acciones simples como por ejemplo análisis de una extracción de PDF.
Persana AI: Predicción de posibles clientes potenciales mediante integraciones de datos de CRM y datos públicos. Básicamente es un copiloto de IA para que los equipos de ventas identifiquen fácilmente clientes potenciales combinando datos de CRM con señales en tiempo real. Luego, la IA genera rápidamente instrucciones y mensajes personalizados para que los equipos de ventas puedan aprovechar al máximo las oportunidades.
3.- Ayuda a la creación
Aquí está el grueso de todas las aplicaciones en tendencia y financiadas.
Pair AI: Ayuda a los creadores a desarrollar cursos más atractivos en un formato similar a TikTok. Ofrece funciones de inteligencia artificial, como preguntas y respuestas conversacionales, como parte de su oferta para mejorar la interactividad y el atractivo de los cursos.
KURUKURU: Construcción de un motor 3D para crear cómics con funciones de IA para la creación de personajes. Utiliza tecnología 3D para la creación de cómics y funciones de inteligencia artificial para facilitar la creación de personajes dentro de esos cómics.
Type es un ejemplo interesante: han creado un editor de documentos rápido y flexible que permite al usuario mostrar rápidamente potentes comandos de IA presionando cmd + k mientras escribimos. La IA de Type comprende el contexto del documento, además adapta las sugerencias a medida que escribes más y aprende tu estilo.
4 .- Código
Por último resaltar CodeComplete que surge cuando sus fundadores intentaron usar GitHub Copilot mientras estaban en Meta y su solicitud fue rechazada internamente debido a consideraciones de privacidad de datos. CodeComplete es una herramienta asistente de codificación de IA que está ajustada al código base de la propia empresa y los modelos se implementan directamente en nuestras instalaciones o en la propia nube de los clientes.
Todo lo que necesitas saber para enviar instrucciones / prompts a la IA
… no hace falta ser educado, así que no es necesario añadir frases como "por favor", "si no le importa", "gracias", "me gustaría", etc., e ir directamente al grano.
El estudio sobre el rendimiento y analisis de estos prompts lo puedes encontrar en este PAPER/ArXIV : “ Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 ”
Y aquí un resumen de los puntos principales que según los autores debemos considerar para hacer buenos prompt:
Desglosa tareas complejas en una secuencia de solicitudes más simples en una conversación interactiva.
Emplea directivas afirmativas como 'haz', evitando el uso de lenguaje negativo como 'no hagas'.
Para obtener claridad o una comprensión más profunda de un tema, idea o información, utiliza las siguientes solicitudes:
Explícame [insertar tema específico] en términos simples.
Explícame como si tuviera 11 años.
Explícame como si fuera principiante en [campo].
Escribe [ensayo/texto/párrafo] en [idioma] sencillo, como si estuvieras explicándoselo a un niño de 5 años.
Agrega "Voy a dar una propina de $xxx por una solución mejor".
Implementa la generación de ejemplos en las solicitudes (usa instrucciones de pocos disparos).
Al formatear tu solicitud, comienza con '###Instrucción###', seguido de '###Ejemplo###' o '###Pregunta###' si es relevante. Luego presenta tu contenido. Usa uno o más saltos de línea para separar instrucciones, ejemplos, preguntas, contexto y datos de entrada.
Incorpora las frases "Tu tarea es" y "DEBES".
Incluye la frase "Serás penalizado".
Utiliza la frase "Responde a una pregunta de manera natural y humana" en tus solicitudes.
Utiliza palabras clave como "piensa paso a paso".
Agrega a tu solicitud la frase "Asegúrate de que tu respuesta sea imparcial y no dependa de estereotipos".
Permite que el modelo obtenga detalles y requisitos precisos haciéndote preguntas hasta que tenga suficiente información para proporcionar la salida necesaria (por ejemplo, "A partir de ahora, me gustaría que me hicieras preguntas para...").
Para preguntar sobre un tema específico y probar tu comprensión, utiliza la frase: "Enséñame [Teorema/tema/nombre de regla] e incluye una prueba al final, pero no me des las respuestas y dime si acerté cuando responda".
Asigna un rol a los modelos de lenguaje grandes.
Usa delimitadores.
Repite una palabra o frase específica varias veces dentro de una solicitud.
Para escribir un ensayo/texto/párrafo/artículo o cualquier tipo de texto detallado: "Escribe un [ensayo/texto/párrafo] detallado sobre [tema] añadiendo toda la información necesaria".
Para corregir/cambiar un texto específico sin cambiar su estilo: "Intenta revisar cada párrafo enviado por los usuarios. Solo debes mejorar la gramática y el vocabulario del usuario y asegurarte de que suene natural. No debes cambiar el estilo de escritura, como convertir un párrafo formal en informal".
Cuando tengas una solicitud de programación compleja que pueda estar en diferentes archivos: "A partir de ahora, cuando generes código que abarque más de un archivo, genera un script en [lenguaje de programación] que pueda ejecutarse para crear automáticamente los archivos especificados o realizar cambios en los archivos existentes para insertar el código generado. [tu pregunta]".
Cuando desees iniciar o continuar un texto utilizando palabras, frases o oraciones específicas, utiliza la siguiente solicitud: "Te estoy proporcionando el comienzo [letras de una canción/historia/párrafo/ensayo...]: [Inserta letras/palabras/oración]". Termínalo basándote en las palabras proporcionadas. Mantén la coherencia del flujo.
Establece claramente los requisitos que el modelo debe seguir para producir contenido, en forma de palabras clave, regulaciones, sugerencias o instrucciones.
Para escribir cualquier texto, como un ensayo o párrafo, que deba ser similar a un ejemplo proporcionado, incluye las siguientes instrucciones: "Utiliza el mismo lenguaje basado en el párrafo/título/texto/ensayo proporcionado".
La Imagen
Utilizando Leonardo.Ai
Prompt: ”Sketchbook Style, Sketch book, hand drawn, dark, gritty, realistic sketch, Rough sketch, mix of bold dark lines and loose lines, bold lines, on paper, ruined and destroyed fortress, fantasy world, arcane symbols, runes, dark theme, Perfect composition golden ratio, masterpiece, best quality, 4k, sharp focus. Better hand, perfect anatomy. by With Design In Mind”
Lecturas
¿Quieres saber lo que viene de #Google en IA Generativa? , pues no te pierdas este hilo en Twitter/x de Dylan Roussel (En Inglés)
11 predicciones de datos para el crecimiento empresarial centrado en la IA en 2024 (En Inglés)
Y hasta aquí una edición más de con[Neurona] espero que os haya gustado, muchas gracias si has al final y espero que te haya servido para estar al día de las novedades de esta semana. No dudes en compartir este boletín en redes sociales, suscribirte y comentarnos.
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