Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Lanzamiento del modelo Claude 2.1 con una ventana contextual de 200K: ¿Qué hay de nuevo?

Posted on November 24, 2023 by - Empresas, Herramientas de IA, Inteligencia artificial, Productividad

Claude 2.1, desarrollado por Anthropic, supone un salto significativo en las capacidades de los modelos de grandes lenguas. Con una innovadora ventana contextual de 200.000 tokens, Claude 2.1 puede procesar ahora documentos de hasta 133.000 palabras o, aproximadamente, 533 páginas. Este avance también sitúa a Claude 2.1 por delante del GPT-4 Turbo de OpenAI en cuanto a capacidad de lectura de documentos, lo que lo convierte en uno de los líderes del sector.

¿Qué es Claude 2.1?

Claude 2.1 es una actualización significativa respecto al modelo anterior Claude 2, que ofrece mayor precisión y rendimiento. Esta última versión incorpora una ventana contextual duplicada y funciones pioneras de uso de herramientas, lo que permite un razonamiento y una generación de contenidos más intrincados. Claude 2.1 destaca por su precisión y fiabilidad, y muestra un notable descenso en la producción de declaraciones falsas: ahora es el doble de improbable que genere respuestas incorrectas cuando se basa en su base de conocimientos interna.

En tareas que implican el procesamiento de documentos, como el resumen y la respuesta a preguntas, Claude 2.1 demuestra un mayor sentido de la honestidad. Ahora es entre 3 y 4 veces más proclive a reconocer la ausencia de información de apoyo en un texto determinado que a afirmar incorrectamente una afirmación o a inventarse respuestas. Esta mejora de la honradez se traduce en un aumento sustancial de la veracidad y fiabilidad de los resultados de Claude.

Aspectos más destacados

  • Una mayor honestidad reduce las alucinaciones y aumenta la fiabilidad.
  • Ventana contextual ampliada para el análisis de contenidos largos y la generación mejorada de recuperación (RAG).
  • Introducción del uso de herramientas y llamadas a funciones para ampliar las capacidades y la flexibilidad.
  • Técnicas especializadas de ingeniería rápida adaptadas a Claude 2.1.

¿Cuáles son las técnicas de incitación para Claude 2.1?

Aunque las técnicas básicas de avisos de Claude 2.1 y su ventana contextual 200K son idénticas a las utilizadas para 100K, hay que tener en cuenta un aspecto crucial:

Estructuración del documento de consulta

Para optimizar el rendimiento de Claude 2.1, es fundamental colocar todas las entradas y documentos antes de cualquier pregunta relacionada. Este enfoque aprovecha las funciones avanzadas de análisis de documentos y GAR de Claude 2.1.

Las entradas pueden incluir varios tipos de contenidos, como:

  • Prosas, informes, artículos, libros, ensayos, etc.
  • Documentos estructurados como formularios, tablas y listas.
  • Fragmentos de código.
  • Resultados RAG, incluidos los documentos fragmentados y los fragmentos de búsqueda.
  • Textos conversacionales como transcripciones, historiales de chat e intercambios de preguntas y respuestas.

Claude 2.1 Ejemplos para la estructuración de Prompt

En todas las versiones de Claude, incluida la última Claude 2.1, la ordenación de las consultas después de los documentos y las entradas siempre ha mejorado notablemente el rendimiento en comparación con el orden inverso.

claude 2.1 ejemplos de prompt del sistema

La imagen de arriba está tomada de esta fuente.

 

Este planteamiento es especialmente crucial en Claude 2.1 para lograr resultados óptimos, sobre todo cuando se trata de documentos que, en total, superan algunos miles de tokens de longitud.

¿Qué es un indicador del sistema en Claude 2.1?

Una indicación del sistema en Claude 2.1 es un método para establecer el contexto y las directrices, guiando a Claude hacia un objetivo o función específicos antes de plantear una pregunta o tarea. Las indicaciones del sistema pueden abarcar:

  • Instrucciones específicas para cada tarea.
  • Elementos de personalización, incluidos juegos de rol y ajustes de tono.
  • Contexto de fondo para las entradas del usuario.
  • Creatividad y directrices de estilo, como las órdenes de brevedad.
  • Incorporación de conocimientos y datos externos.
  • Establecimiento de normas y barreras operativas.
  • Medidas de verificación de los resultados para aumentar la credibilidad.

La compatibilidad de Claude 2.1 con las instrucciones del sistema supone una nueva funcionalidad que mejora su rendimiento en diversos escenarios, como una mayor implicación del personaje en los juegos de rol y un cumplimiento más estricto de las directrices e instrucciones.

¿Cómo utilizar los avisos del sistema con Claude 2.1?

En el contexto de una llamada a la API, un aviso del sistema es simplemente el texto situado sobre el mensaje ‘
Humano:
‘ en lugar de después.

Ventajas del uso de avisos del sistema en Claude 2.1

Unas indicaciones del sistema bien elaboradas pueden mejorar notablemente el rendimiento de Claude. Por ejemplo, en los escenarios de juegos de rol, las indicaciones del sistema permiten a Claude:

  • Mantener una personalidad coherente a lo largo de conversaciones prolongadas.
  • Mantenerse firme frente a las desviaciones del carácter asignado.
  • Mostrar respuestas más creativas y naturales.

Además, las indicaciones del sistema refuerzan el cumplimiento de las normas e instrucciones por parte de Claude:

  • Mayor cumplimiento de las restricciones de tareas.
  • Menos probabilidades de generar contenidos prohibidos.
  • Más centrado en mantenerse fiel a las tareas asignadas.

Cláusula 2.1 Ejemplos de avisos del sistema

Los avisos del sistema no requieren líneas separadas, una función designada “sistema” ni ninguna frase específica para indicar su naturaleza. Empiece a escribir directamente el mensaje. Todo el prompt, incluido el prompt del sistema, debe ser una única cadena multilínea. Recuerde insertar dos nuevas líneas después del prompt del sistema y antes de ‘
Humano:
‘

claude 2.1 ejemplos de prompt del sistema

Afortunadamente, las técnicas de incitación con las que ya está familiarizado siguen siendo aplicables. La principal variación radica en su colocación, ya sea antes o después del turno “Humano:”.

Esto significa que puedes seguir dirigiendo las respuestas de Claude, independientemente de si tus indicaciones forman parte de la indicación del sistema o del turno “Humano:”. Sólo asegúrate de proceder con este método siguiendo el turno del ‘Asistente:’.

ejemplo de técnica de consulta del sistema claude 2.1

Además, tiene la opción de proporcionar a Claude diversos recursos, como documentos, guías y otra información, para su recuperación o búsqueda dentro de la consulta del sistema. Esto es similar a cómo se incorporarían estos elementos en el prompt ‘Human:’, incluyendo el uso de etiquetas XML.

ejemplo de técnica de consulta del sistema claude 2.1

Para incorporar texto procedente de documentos extensos o de numerosas entradas de documentos, es aconsejable emplear el siguiente formato XML para organizar estos documentos dentro de la consulta del sistema:

ejemplo de técnica de consulta del sistema claude 2.1

Este método modificaría el mensaje de la siguiente manera:

ejemplo de técnica de consulta del sistema claude 2.1

Todos los ejemplos anteriores están tomados de esta fuente

 

¿Cuáles son las características de Claude 2.1?

Las funciones avanzadas de Claude 2.1, como la ventana contextual ampliada y la reducción de los índices de alucinación, lo convierten en una herramienta ideal para diversas aplicaciones empresariales.

Comprensión y síntesis

Destacan las mejoras de Claude 2.1 en comprensión y resumen, sobre todo de documentos largos y complejos. El modelo demuestra una reducción del 30% en las respuestas incorrectas y una tasa significativamente menor de extracción de conclusiones erróneas a partir de los documentos. Esto hace que Claude 2.1 sea especialmente adecuado para analizar documentos jurídicos, informes financieros y especificaciones técnicas con un alto grado de precisión.

Experiencia del desarrollador mejorada y fácil de usar

Claude 2.1 ofrece una experiencia mejorada para los desarrolladores gracias a su intuitiva consola y su producto Workbench. Estas herramientas permiten a los desarrolladores realizar pruebas fácilmente e iterar indicaciones, gestionar varios proyectos con eficacia y generar fragmentos de código para una integración perfecta. Se centra en la sencillez y la eficacia, y se dirige tanto a desarrolladores experimentados como a los recién llegados al campo de la IA.

Casos prácticos y aplicaciones

Desde la redacción de planes de negocio detallados y el análisis de contratos complejos hasta la prestación de asistencia integral al cliente y la generación de análisis de mercado perspicaces, Claude 2.1 es un socio de IA versátil y fiable.

Revolucionar los campos académico y creativo

En el mundo académico, Claude 2.1 puede ayudar a traducir trabajos académicos complejos, resumir materiales de investigación y facilitar la exploración de vastas obras literarias. Para los profesionales de la creación, su capacidad para procesar y comprender grandes textos puede inspirar nuevas perspectivas en la escritura, la investigación y la expresión artística.

Sectores jurídico y financiero

Las capacidades mejoradas de comprensión y resumen de Claude 2.1, sobre todo para documentos complejos, proporcionan análisis más precisos y fiables. Esto tiene un valor incalculable en sectores como el jurídico y el financiero, donde la precisión y el detalle son primordiales.

¿Cómo afectará Claude 2.1 al mercado?

Con Claude 2.1, las empresas obtienen una ventaja competitiva en tecnología de IA. Sus capacidades mejoradas de procesamiento de documentos y fiabilidad permiten a las empresas afrontar retos complejos con mayor eficacia y eficiencia.

El modelo de precios reestructurado de Claude 2.1 no se limita a la rentabilidad, sino que establece nuevas normas en el mercado de la IA. Su precio competitivo desafía el statu quo, haciendo que la IA avanzada sea más accesible a una gama más amplia de usuarios e industrias.

El futuro de Claude 2.1

El equipo de Claude 2.1 está comprometido con la mejora continua y la innovación. Se espera que futuras actualizaciones mejoren aún más sus capacidades, fiabilidad y experiencia de usuario.

Además, las opiniones de los usuarios desempeñan un papel fundamental en la configuración del futuro de Claude 2.1. El equipo fomenta la participación activa de los usuarios para garantizar que el modelo evolucione en consonancia con las necesidades y expectativas de su variada base de usuarios.

Más información: Las 20 mayores actualizaciones de herramientas y modelos de IA en 2023 [With Features]

Preguntas frecuentes

¿Claude 2.1 tiene tasas de alucinación reducidas?

Claude 2.1 presenta una notable reducción de los índices de alucinaciones, con una disminución del doble de declaraciones falsas en comparación con su predecesor, Claude 2.0. Esta mejora fomenta un entorno más fiable y seguro para que las empresas integren la IA en sus operaciones, especialmente cuando manejan documentos complejos.

¿Cómo es la integración del uso de herramientas API en Claude 2.1?

La integración del uso de herramientas API en Claude 2.1 permite una incorporación perfecta a las aplicaciones y flujos de trabajo existentes. Esta función, junto con la introducción de avisos del sistema, permite a los usuarios dar instrucciones personalizadas a Claude, optimizando su rendimiento para tareas específicas.

¿Cuánto cuesta Claude 2.1?

Claude 2.1 no sólo aporta superioridad técnica, sino también una estructura de precios competitiva. Con un precio de 0,008 $/1K tokens de entrada y 0,024 $/1K tokens de salida, ofrece una solución más rentable que el GPT-4 Turbo de OpenAI.

¿Qué es la ventana contextual 200K en Claude 2.1?

La ventana contextual 200K de Claude 2.1 le permite procesar hasta 200.000 tokens, lo que se traduce en unas 133.000 palabras o 533 páginas. Esta función permite manejar con mayor eficacia documentos extensos como bases de código completas o grandes estados financieros.

¿Pueden las pequeñas empresas y las startups permitirse Claude 2.1?

El modelo de precios asequibles de Claude 2.1 hace que la tecnología de IA avanzada sea más accesible para las pequeñas empresas y las startups, democratizando el uso de herramientas de IA de vanguardia.

¿Cómo se compara Claude 2.1 con GPT-4 Turbo en términos de ventana contextual?

Claude 2.1 supera a GPT-4 Turbo con su ventana contextual de 200.000 tokens, ofreciendo una mayor capacidad de procesamiento de documentos que los 128.000 tokens de GPT-4 Turbo.

¿Cuáles son los beneficios de la reducción de los índices de alucinación en la cláusula 2.1?

La significativa reducción de los índices de alucinación significa que Claude 2.1 proporciona resultados más precisos y fiables, lo que aumenta la confianza y la eficiencia de las empresas que confían en la IA para la resolución de problemas complejos.

¿Cómo mejora el uso de la herramienta API la funcionalidad de Claude 2.1?

El uso de herramientas API permite a Claude 2.1 integrarse con funciones definidas por el usuario, API y fuentes web. Le permite realizar tareas como búsquedas en la web o recuperación de información de bases de datos privadas, lo que aumenta su versatilidad en aplicaciones prácticas.

¿Cuáles son las ventajas de precio de Claude 2.1 frente a GPT-4 Turbo?

Claude 2.1 es más rentable, con un precio de 0,008 dólares por cada 1.000 tokens de entrada y 0,024 dólares por cada 1.000 tokens de salida, frente a las tarifas más elevadas de GPT-4 Turbo.

¿Puede Claude 2.1 integrarse en los flujos de trabajo empresariales existentes?

Sí, la función API Tool Use de Claude 2.1 permite integrarla perfectamente en los procesos y aplicaciones empresariales existentes, lo que mejora la eficiencia y la eficacia operativas.

¿Cómo mejora el producto Workbench la experiencia de los desarrolladores con Claude 2.1?

El producto Workbench ofrece una interfaz fácil de usar para que los desarrolladores prueben, iteren y optimicen los avisos, mejorando la facilidad y eficacia de la integración de Claude 2.1 en diversas aplicaciones.

 

Las 20 mayores actualizaciones de herramientas y modelos de IA en 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - Crecimiento empresarial, Empresas, Herramientas de IA, Integración, Inteligencia artificial, Inteligencia empresarial, Productividad

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

El mercado de la IA ha crecido un
38%
 en 2023, ¡y una de las principales razones es el gran número de modelos y herramientas de IA introducidos por las grandes marcas!

Pero, ¿por qué las empresas están lanzando modelos y herramientas de IA para los negocios?



PWC


informa de cómo la IA puede aumentar el potencial de los empleados hasta un 40% de aquí a 2025.

Echa un vistazo al siguiente gráfico para ver las proyecciones de ingresos interanuales en el mercado de la IA (2018-2025) -.

Con un total de
14.700 startups en Estados Unidos
 solo en marzo de 2023, ¡el potencial empresarial de la IA es sin duda enorme!

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos (LLM) en la IA?

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son herramientas avanzadas de IA diseñadas para simular una inteligencia similar a la humana mediante la comprensión y generación de lenguaje. Estos modelos funcionan analizando estadísticamente numerosos datos para aprender cómo se interconectan las palabras y las frases.

Como subconjunto de la inteligencia artificial, los LLM son expertos en diversas tareas, como crear textos, categorizarlos, responder a preguntas en diálogos y traducir idiomas.

Su denominación de “grandes” se debe a los importantes conjuntos de datos con los que se han entrenado. La base de los LLM reside en el aprendizaje automático, en particular en un marco de red neuronal conocido como modelo transformador. Esto les permite manejar con eficacia diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), demostrando su versatilidad para comprender y manipular el lenguaje.


Más información:

¿RAG (Generación Mejorada por Recuperación) frente a LLM?

¿Cuáles son los mejores LLM de código abierto en 2023?

A partir de septiembre de 2023, el
Falcon 180B
 resultó ser el mejor modelo de lenguaje extenso preentrenado en la tabla de clasificación de Hugging Face Open LLM, alcanzando la clasificación de rendimiento más alta.

Veamos los 7 principales modelos de IA en 2023.

1. Falcon LLM

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM


Falcon LLM
 es un potente modelo Open Large Language Model preentrenado que ha redefinido las capacidades del procesamiento lingüístico de la IA.

El modelo tiene 180.000 millones de parámetros y se ha entrenado con 3,5 billones de fichas. Puede utilizarse tanto para fines comerciales como de investigación.

En junio de 2023, Falcon LLM encabezó la clasificación de LLM abiertos de HuggingFace, lo que le valió el título de “Rey de los LLM de código abierto”.

Características de Falcon LLM:

  • Buen rendimiento en pruebas de razonamiento, competencia, codificación y conocimientos.
  • FlashAttention y atención a múltiples consultas para una inferencia más rápida y una mejor escalabilidad.
  • Permite el uso comercial sin obligaciones de pago de derechos ni restricciones.
  • La plataforma es de uso gratuito.

2. Llama 2

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Meta ha lanzado
Llama 2
una fuente de datos en línea preentrenada disponible gratuitamente. Llama 2 es la segunda versión de Llama, que duplica la longitud del contexto y entrena un 40% más que su predecesora.

Llama 2 también ofrece una Guía de Uso Responsable que ayuda al usuario a comprender sus mejores prácticas y la evaluación de su seguridad.

Llama 2 Características:

  • Llama 2 está disponible gratuitamente tanto para investigación como para uso comercial.
  • Incluye los pesos del modelo y el código de inicio tanto para la versión preentrenada como para la versión conversacional afinada.
  • Accesible a través de varios proveedores, incluidos Amazon Web Services (AWS) y Hugging Face.
  • Aplica una política de uso aceptable para garantizar una utilización ética y responsable.

3. Claude 2.0 y 2.1

Claude 2 era un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por Anthropic. El modelo cuenta con un rendimiento mejorado, respuestas más largas y accesibilidad a través de una API y un nuevo sitio web beta de acceso público, claude.ai.

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Después de ChatGPT, este modelo ofrece una ventana contextual más amplia y se considera uno de los chatbots más eficientes.

Claude 2 Características:

  • Presenta un rendimiento mejorado con respecto a su predecesor, ofreciendo respuestas más largas.
  • Permite a los usuarios interactuar con Claude 2 a través del acceso a la API y de un nuevo sitio web beta de acceso público, claude.ai.
  • Demuestra una mayor memoria en comparación con los modelos anteriores.
  • Utiliza técnicas de seguridad y un amplio red-teaming para mitigar las salidas ofensivas o peligrosas.

Versión gratuita: Disponible
Precios: 20 $/mes

El sitio
modelo Claude 2.1
 introducido el 21 de noviembre de 2023, aporta notables mejoras para las aplicaciones empresariales. Incorpora una ventana contextual de 200K tokens de última generación, reduce en gran medida los casos de alucinación del modelo, mejora las indicaciones del sistema e introduce una nueva función beta centrada en el uso de herramientas.

Claude 2.1 no sólo aporta avances en capacidades clave para las empresas, sino que también duplica la cantidad de información que puede comunicarse al sistema con un nuevo límite de 200.000 tokens.

Esto equivale aproximadamente a 150.000 palabras o más de 500 páginas de contenido. Ahora los usuarios pueden subir documentación técnica extensa, como bases de código completas, estados financieros exhaustivos como formularios S-1, o extensas obras literarias como “La Ilíada” o “La Odisea”.

Con la capacidad de procesar e interactuar con grandes volúmenes de contenidos o datos, Claude puede resumir información de forma eficaz, realizar sesiones de preguntas y respuestas, prever tendencias y comparar y contrastar varios documentos, entre otras funcionalidades.

Características de Claude 2.1:

  • 2 veces menos alucinaciones
  • Uso de la herramienta API
  • Mejor experiencia para los desarrolladores

Precios: TBA

4. MPT-7B

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

MPT-7B son las siglas de MosaicML Pretrained Transformer (transformador preentrenado MosaicML), entrenado desde cero con 1 billón de tokens de textos y códigos. Al igual que GPT, MPT también funciona en transformadores sólo con decodificador, pero con algunas mejoras.

Con un coste de 200.000 dólares,
MPT-7B
 se entrenó en la plataforma MosaicML en 9,5 días sin intervención humana.

Características:

  • Genera diálogos para diversas tareas conversacionales.
  • Bien equipado para interacciones multivuelta fluidas y atractivas.
  • Incluye preparación de datos, formación, puesta a punto e implantación.
  • Capaz de manejar entradas extremadamente largas sin perder el contexto.
  • Disponible gratuitamente.

5. CódigoLIama

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Code Llama es un gran modelo de lenguaje (LLM) diseñado específicamente para generar y discutir código basado en instrucciones de texto. Representa un desarrollo de vanguardia entre los LLM disponibles públicamente para tareas de codificación.

Según
blog de noticias de Meta
Code Llama pretende apoyar la evaluación de modelos abiertos, permitiendo a la comunidad evaluar capacidades, identificar problemas y corregir vulnerabilidades.

CodeLIama Características:

  • Reduce la barrera de entrada para los estudiantes de codificación.
  • Sirve como herramienta educativa y de productividad para escribir software robusto y bien documentado.
  • Compatible con los lenguajes de programación más populares, como Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash, etc.
  • Tres tamaños disponibles con parámetros de 7B, 13B y 34B, cada uno entrenado con 500B tokens de código y datos relacionados con el código.
  • Puede implantarse a coste cero.

6. Modelo Mistral-7B AI

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Mistral 7B es un gran modelo lingüístico desarrollado por el equipo Mistral AI. Se trata de un modelo lingüístico con 7.300 millones de parámetros, lo que indica su capacidad para comprender y generar patrones lingüísticos complejos.

Además, Mistral -7B afirma ser el
mejor modelo 7B de la historia
superando a Llama 2 13B en varias pruebas comparativas, lo que demuestra su eficacia en el aprendizaje de idiomas.

Mistral-7B Características:

  • Utiliza la atención a consultas agrupadas (GQA) para una inferencia más rápida, lo que mejora la eficacia del procesamiento de consultas.
  • Implementa la Atención de Ventana Deslizante (SWA) para manejar secuencias más largas a un coste computacional reducido.
  • Fácil de ajustar en diversas tareas, lo que demuestra su adaptabilidad a diferentes aplicaciones.
  • Uso gratuito.

7. ChatGLM2-6B

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM


ChatGLM2-6B
 es la segunda versión del modelo de chat bilingüe (chino-inglés) de código abierto ChatGLM-6B. Fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Tsinghua, China, en respuesta a la demanda de alternativas ligeras a ChatGPT.

ChatGLM2-6B Características:

  • Entrenado en más de 1 billón de fichas en inglés y chino.
  • Preentrenado en más de 1,4 billones de tokens para una mayor comprensión del lenguaje.
  • Admite contextos más largos, ampliados de 2K a 32K.
  • Supera a los modelos de la competencia de tamaño similar en varios conjuntos de datos (MMLU, CEval, BBH).

Versión gratuita: Disponible
Precios: A petición

¿Qué son las herramientas de IA?

Las herramientas de IA son aplicaciones informáticas que utilizan algoritmos de inteligencia artificial para realizar tareas específicas y resolver problemas complejos. Estas herramientas se aplican en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el marketing y la educación, donde automatizan tareas, analizan datos y ayudan a tomar decisiones.

Entre las ventajas de las herramientas de IA figuran la eficiencia en la agilización de procesos, el ahorro de tiempo, la reducción de sesgos y la automatización de tareas repetitivas.

Sin embargo, destacan retos como la costosa implantación, el posible desplazamiento de puestos de trabajo y la falta de capacidades emocionales y creativas. Para mitigar estas desventajas, la clave está en elegir las herramientas de IA adecuadas.

¿Cuáles son las mejores herramientas de IA en 2023?

Una selección meditada y una aplicación estratégica de las herramientas de IA pueden reducir los costes al centrarse en las que ofrecen más valor para necesidades específicas. Seleccionar e integrar cuidadosamente las herramientas de IA puede ayudar a su empresa a aprovechar las ventajas de las herramientas de IA al tiempo que minimiza los retos, lo que conduce a un uso más equilibrado y eficaz de la tecnología.

Estas son las 13 principales herramientas de IA en 2023 –

 

1. Abre el Chat GPT de AI

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Chat GPT es un modelo de IA de procesamiento del lenguaje natural que produce respuestas conversacionales similares a las humanas. Puede responder a una pregunta tan sencilla como “¿Cómo se hace una tarta?” hasta escribir códigos avanzados. Puede generar ensayos, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos, códigos, etc.

Puedes utilizar este bot para aprender nuevos conceptos de la forma más sencilla.

Este chatbot de IA fue creado y lanzado por Open AI, una empresa de Investigación y Artificio, en noviembre de 2022 y rápidamente se convirtió en una sensación entre los internautas.

Características:

  • La IA parece ser un chatbot, lo que la hace fácil de usar.
  • Dispone de conocimientos sobre una gran variedad de temas.
  • Es multilingüe y tiene más de 50 idiomas.
  • Su versión GPT 3 es de uso gratuito.

Versión gratuita: Disponible

Precios:

  • Chat GPT-3: Gratis
  • Chat GPT Plus: 20 $/mes



Rahul Shyokand


Cofundador de


Wilyer:

Recientemente hemos utilizado ChatGPT para implementar la función de nuestra aplicación Android más solicitada por los clientes empresariales. Teníamos que desarrollar esa función para ser un SaaS relevante para nuestros clientes. Utilizando ChatGPT, pudimos comandar una compleja función JAVA matemática y lógica que cumplía con precisión nuestros requisitos. En menos de una semana, pudimos ofrecer la función a nuestros clientes empresariales modificando y adaptando el código JAVA. Cuando lanzamos esta función, obtuvimos inmediatamente un aumento del 25-30% en nuestras suscripciones e ingresos de SaaS B2B.

2. GPT-4 Turbo 128K Contexto

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM


GPT-4 Turbo 128K Contexto
 se lanzó como una versión mejorada y avanzada de GPT 3.5. Con una ventana de contexto de 128K, puede obtener muchos más datos personalizados para sus aplicaciones utilizando técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation).

Características:

  • Proporciona llamadas funcionales mejoradas basadas en entradas de lenguaje natural del usuario.
  • Interopera con sistemas de software que utilizan el modo JSON.
  • Ofrece resultados reproducibles utilizando el Parámetro Semilla.
  • Amplía diecinueve meses la fecha límite de conocimiento, hasta abril de 2023.


Versión gratuita: No disponible
Precios:

  • Entrada: 0,01 $/1000 fichas
  • Salida: $0.3/1000 tokens

3. Chat GPT4 Vision

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Open AI lanzó el Multimodal
GPT-4 Visión
 en marzo de 2023. Esta versión es una de las más instrumentales de Chat GPT ya que puede procesar varios tipos de texto y formatos visuales. GPT-4 cuenta con funciones avanzadas de imagen y voz, lo que abre diversas innovaciones y casos de uso.

La IA generativa de ChatGPT-4 se entrena con 100 billones de parámetros, 500 veces más que la versión ChatGPT-3.

Características:

  • Comprende entradas visuales como fotografías, documentos, notas manuscritas y capturas de pantalla.
  • Detecta y analiza objetos y figuras a partir de imágenes cargadas como entrada.
  • Ofrece análisis de datos en formatos visuales como gráficos, diagramas, etc.
  • Ofrece un modelo 3x rentable
  • Devuelve 4096 tokens de salida

Versión gratuita: No disponible
Precios: Paga por lo que usas Modelo

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

GPT 3.5 Turbo Instruct para mitigar los problemas recurrentes de la versión GPT-3. Estos problemas incluían información inexacta, hechos obsoletos, etc.

Así, la versión 3.5 se diseñó específicamente para producir respuestas lógicas, contextualmente correctas y directas a las consultas de los usuarios.

Características:

  • Comprende y ejecuta las instrucciones con eficacia.
  • Produce de forma más concisa y puntual utilizando unas pocas fichas.
  • Ofrece respuestas más rápidas y precisas adaptadas a las necesidades del usuario.
  • Énfasis en la capacidad de razonamiento mental por encima de la memorización.


Versión gratuita: No disponible
Precios:

  • Entrada: $0.0015/1000 tokens
  • Salida: 0,0020$/1000 fichas

5. Herramienta Microsoft Copilot AI

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Copiloto 365 es una herramienta de inteligencia artificial que funciona en Microsoft Office. Con esta IA podrás crear documentos, leer, resumir y responder correos electrónicos, generar presentaciones y mucho más. Está diseñado específicamente para aumentar la productividad de los empleados y agilizar el flujo de trabajo.

Características:

  • Resume documentos y correos electrónicos de cadena larga.
  • Elabora y resume presentaciones.
  • Analiza hojas de Excel y crea gráficos para demostrar datos.
  • Limpia más rápido la bandeja de entrada de Outlook.
  • Escriba correos electrónicos basados en la información proporcionada.

Versión gratuita: 30 días de prueba gratuita

Precios: 30$/mes

6. Asistente Generativo de Inteligencia Artificial de SAP: Joule

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Joule es un asistente
AI de SAP
 que está integrado en las aplicaciones de SAP, incluidas las de RRHH, finanzas, cadena de suministro, compras y experiencia del cliente.

Gracias a esta tecnología de IA, puede obtener respuestas rápidas y perspectivas perspicaces siempre que las necesite, lo que le permite tomar decisiones más rápidamente y sin retrasos.

Características:

  • Ayuda a comprender y mejorar el rendimiento de las ventas, identificando problemas y sugiriendo soluciones.
  • Proporciona una entrega continua de nuevos escenarios para todas las soluciones SAP.
  • Ayuda en RRHH generando descripciones de puestos imparciales y preguntas pertinentes para las entrevistas.
  • Transforma la experiencia del usuario de SAP proporcionando respuestas inteligentes basadas en consultas en lenguaje sencillo.

Versión gratuita: Disponible

Precios: A petición

7. AI Studio de Meta

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

AI Studio de Meta se ha creado con el objetivo de mejorar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Permite a las empresas crear chatbots de IA personalizados para interactuar con los clientes mediante servicios de mensajería en varias plataformas, como Instagram, Facebook y Messenger.

El principal escenario de uso de AI Studio es el sector del comercio electrónico y la atención al cliente.

Características:

  • Resume documentos y correos electrónicos de cadena larga.
  • Elabora y resume presentaciones.
  • Analiza hojas de Excel y crea gráficos para demostrar datos.
  • Limpia más rápido la bandeja de entrada de Outlook.
  • Escriba correos electrónicos basados en la información proporcionada.

Versión gratuita: 30 días de prueba gratuita

Precios: 30$/mes

8. Herramienta de IA de EY

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

AE AI integra las capacidades humanas con la inteligencia artificial (IA) para facilitar la adopción confiada y responsable de la IA por parte de las organizaciones. Aprovecha la amplia experiencia empresarial de EY, sus conocimientos del sector y sus avanzadas plataformas tecnológicas para ofrecer soluciones transformadoras.

Características:

  • Utiliza la experiencia en diversos ámbitos para ofrecer soluciones de IA y conocimientos adaptados a necesidades empresariales específicas.
  • Garantiza la integración perfecta de las capacidades de IA de vanguardia en soluciones integrales a través de EY Fabric.
  • Incorpora capacidades de IA a velocidad y escala a través de EY Fabric.

Versión gratuita: Gratuita para los empleados de EY

Precios: A petición

 

9. Herramienta de IA generativa de Amazon para vendedores

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Amazon ha lanzado recientemente
IA para vendedores de Amazon
 que les ayudan con varias funciones relacionadas con el producto. Simplifica la redacción de títulos de productos, viñetas, descripciones, detalles de listados, etc.

El objetivo de esta IA es crear listados de alta calidad e información atractiva sobre los productos para los vendedores en un tiempo y con un esfuerzo mínimos.

Características:

  • Elabora títulos de productos, viñetas y descripciones convincentes para los vendedores.
  • Detecte los cuellos de botella de los productos mediante una supervisión automatizada.
  • Genera chatbots automatizados para mejorar la satisfacción del cliente.
  • Genera modelos de predicción de extremo a extremo utilizando series temporales y tipos de datos.

Versión gratuita: Prueba gratuita disponible

Precios: A petición

10. Herramienta de IA generativa de Adobe para diseñadores

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

La IA generativa de Adobe para diseñadores pretende mejorar el proceso creativo de los diseñadores. Con esta herramienta, puede generar gráficos en cuestión de segundos sin problemas con indicaciones, ampliar imágenes, mover elementos dentro de las imágenes, etc.

La IA pretende ampliar y apoyar la creatividad natural de los diseñadores permitiéndoles mover, añadir, sustituir o eliminar cualquier cosa en cualquier parte de la imagen.

Características:

  • Convierte las indicaciones de texto en imágenes.
  • Ofrece un pincel para eliminar objetos o pintar otros nuevos.
  • Proporciona efectos de texto únicos.
  • Convierte elementos 3D en imágenes.
  • Mueve los objetos de la imagen.

Versión gratuita: Disponible

Precios: 4,99 $/mes

11. Herramienta de inteligencia artificial Creative Guidance de Google

LA HERRAMIENTA AI ACTUALIZA LOS MODELOS LLMS

Google ha lanzado un nuevo producto de IA para la optimización de anuncios dentro de la opción Video Analytics llamado
Creative Guidance AI
. Esta herramienta analizará sus vídeos publicitarios y le ofrecerá información detallada basada en las prácticas recomendadas y los requisitos de Google.

Además, no crea un vídeo por ti, sino que te proporciona información valiosa para optimizar el vídeo existente.

Características:

  • Examine si el logotipo de la marca aparece en los primeros 5 segundos del vídeo.
  • Analice la duración del vídeo en función de los objetivos de marketing.
  • Escanea locuciones de alta calidad.
  • Análisis de la relación de aspecto del vídeo.

Versión gratuita: Gratis

Precios: A petición

12. Grok: la herramienta de IA generativa de nueva generación

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM

Inteligencia Artificial es un gran módulo lingüístico desarrollado por xAI, la startup de IA de Elon Musk. La herramienta se entrena con 33.000 millones de parámetros, comparable al LLaMA 2 de Meta con 70.000 millones de parámetros.

De hecho, según
último informe de The Indian Express
 último informe, Gork-1 supera a Clause 2 y GPT 3.5, pero no a GPT 4.

Características:

  • Extrae información en tiempo real de la plataforma X (antes Twitter).
  • Incorpora el humor y el sarcasmo en su respuesta a las interacciones de impulso,
  • Capaz de responder a “preguntas picantes” que muchas IA rechazan.

Versión gratuita: 30 días de prueba gratuita

Precios: 16 $/mes

¿Busca productividad? Aquí tienes 10 herramientas de IA únicas que deberías conocer.

Grandes modelos lingüísticos (LLM) frente a herramientas de IA: ¿Cuál es la diferencia?

Aunque los LLM son un subconjunto especializado de la IA generativa, no todas las herramientas de IA generativa se basan en marcos LLM. La IA generativa engloba una gama más amplia de tecnologías de IA capaces de crear contenidos originales en diversas formas, ya sea texto, imágenes, música o más. Estas herramientas se basan en modelos de IA subyacentes, incluidos los LLM, para generar estos contenidos.

En cambio, los LLM están diseñados específicamente para tareas lingüísticas. Utilizan el aprendizaje profundo y las redes neuronales para destacar en la comprensión, interpretación y generación de texto similar al humano. Se centran principalmente en el procesamiento del lenguaje, por lo que son expertos en tareas como la generación de textos, la traducción y la respuesta a preguntas.

La diferencia clave radica en su alcance y aplicación: La IA generativa es una categoría amplia para cualquier IA que cree contenido original en múltiples dominios, mientras que los LLM son un tipo de IA generativa centrada y especializada en tareas relacionadas con el lenguaje. Esta distinción es crucial para comprender sus respectivas funciones y capacidades dentro del panorama de la IA.


David Watkins
Director de Gestión de Productos de
Ethos
 –

En EthOS, nuestra experiencia con la integración de Al en nuestra plataforma ha sido transformadora. Aprovechando el análisis de sentimientos y tonos de IBM Watson, podemos recopilar rápidamente sentimientos y emociones de los clientes sobre nuevos diseños de sitios web, pruebas de productos en el hogar y muchos otros estudios de investigación cualitativa.

13. Prueba Cody, ¡simplifica el negocio!

Cody es una solución accesible y sin código para crear chatbots utilizando los modelos GPT avanzados de OpenAI, concretamente 3.5 turbo y 4. Esta herramienta se ha diseñado para que sea fácil de usar y no requiera conocimientos técnicos, por lo que es apta para un amplio abanico de usuarios. Basta con introducir los datos en Cody, que se encargará del resto de forma eficaz y sin complicaciones.

Una característica destacada de Cody es su independencia de versiones de modelos específicos, lo que permite a los usuarios estar al día de las últimas actualizaciones de LLM sin tener que volver a entrenar a sus robots. También incorpora una base de conocimientos personalizable, en continua evolución para mejorar sus capacidades.

Ideal para la creación de prototipos dentro de las empresas, Cody muestra el potencial de los modelos GPT sin la complejidad de construir un modelo de IA desde cero. Aunque es capaz de utilizar los datos de su empresa en varios formatos para el entrenamiento personalizado del modelo, se recomienda utilizar datos no sensibles y de acceso público para mantener la privacidad y la integridad.

Para las empresas que buscan un ecosistema GPT sólido, Cody ofrece soluciones de nivel empresarial. Su API de IA facilita una integración perfecta en diferentes aplicaciones y servicios, proporcionando funcionalidades como la gestión de bots, el envío de mensajes y el seguimiento de conversaciones.

Además, Cody puede integrarse con plataformas como
Slack
,
Discord
y
Zapier
 y permite
compartir tu bot con otros
. Ofrece diversas opciones de personalización, como la selección del modelo, la personalidad del bot, el nivel de confianza y la referencia de la fuente de datos, lo que le permite crear un chatbot que se adapte a sus necesidades específicas.

La combinación de facilidad de uso y opciones de personalización de Cody lo convierten en una opción excelente para las empresas que desean aprovechar la tecnología GPT sin tener que sumergirse en el complejo desarrollo de modelos de IA.


Pase a la


el registro de IA más fácil


¡!

Falcon 180B y 40B: casos de uso, rendimiento y diferencias

Posted on November 17, 2023 by - Herramientas de IA, Inteligencia artificial

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

Falcon LLM se distingue no sólo por su destreza técnica, sino también por su naturaleza de código abierto, que pone las capacidades avanzadas de IA al alcance de un público más amplio. Ofrece un conjunto de modelos, entre ellos los Falcon 180B, 40B, 7,5B y 1,3B. Cada modelo se adapta a diferentes capacidades computacionales y casos de uso.

El modelo 180B, por ejemplo, es el más grande y potente, adecuado para tareas complejas, mientras que el modelo 1,3B ofrece una opción más accesible para aplicaciones menos exigentes.

La naturaleza de código abierto de Falcon LLM, en particular sus modelos 7B y 40B, rompe las barreras de acceso a la tecnología de IA. Este enfoque fomenta un ecosistema de IA más inclusivo en el que las personas y las organizaciones pueden desplegar estos modelos en sus propios entornos, fomentando la innovación y la diversidad en las aplicaciones de IA.

¿Qué es el Falcon 40B?

Falcon 40B forma parte del conjunto Falcon Large Language Model (LLM), diseñado específicamente para salvar la distancia entre la alta eficiencia computacional y las capacidades avanzadas de IA. Se trata de un modelo generativo de IA con 40.000 millones de parámetros, que ofrece un equilibrio entre rendimiento y requisitos de recursos.

¿Qué puede hacer el Falcon LLM 40B?

Falcon 40B es capaz de realizar una amplia gama de tareas, como generación creativa de contenidos, resolución de problemas complejos, operaciones de atención al cliente, asistencia virtual, traducción de idiomas y análisis de opiniones.

Este modelo destaca especialmente por su capacidad para automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en diversas industrias. Falcon 40B, al ser de código abierto, proporciona una ventaja significativa en términos de accesibilidad e innovación, lo que permite utilizarlo y modificarlo libremente con fines comerciales.

¿Cómo se desarrolló y entrenó el Falcon 40B?

Entrenado con el enorme conjunto de datos REFINEDWEB de 1 billón de tokens, el desarrollo de Falcon 40 B implicó un amplio uso de GPU y un sofisticado procesamiento de datos. Falcon 40B se sometió a su proceso de entrenamiento en AWS SageMaker utilizando 384 GPU A100 de 40 GB, empleando un enfoque de paralelismo 3D que combinaba paralelismo tensorial (TP=8), paralelismo de canalización (PP=4) y paralelismo de datos (DP=12) junto con ZeRO. Esta fase de formación comenzó en diciembre de 2022 y se completó a lo largo de dos meses.

Esta formación ha dotado al modelo de una comprensión excepcional del lenguaje y el contexto, estableciendo un nuevo estándar en el campo del procesamiento del lenguaje natural.

El diseño arquitectónico de Falcon 40B se basa en la estructura de GPT -3, pero incorpora alteraciones significativas para aumentar su rendimiento. Este modelo utiliza incrustaciones posicionales rotativas para mejorar su comprensión de los contextos secuenciales.

Sus mecanismos de atención se amplían con la atención a múltiples consultas y FlashAttention para un procesamiento enriquecido. En el bloque decodificador, Falcon 40B integra configuraciones de atención paralela y perceptrón multicapa (MLP), empleando un enfoque de normalización de doble capa para mantener un equilibrio entre eficiencia y eficacia computacional.

¿Qué es el Falcon 180B?

Falcon 180B representa la cúspide del conjunto Falcon LLM, y cuenta con la impresionante cifra de 180.000 millones de parámetros. Este modelo de decodificación causal se ha entrenado con 3,5 billones de tokens de RefinedWeb, lo que lo convierte en uno de los LLM de código abierto más avanzados. Fue construido por
TII
.

Destaca en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, ofreciendo capacidades sin parangón en razonamiento, codificación, competencia y pruebas de conocimientos.

Su formación en el extenso conjunto de datos RefinedWeb, que incluye una amplia gama de fuentes de datos como artículos de investigación, textos jurídicos, noticias, literatura y conversaciones en redes sociales, garantiza su competencia en diversas aplicaciones.

El lanzamiento de Falcon 180 B es un hito importante en el desarrollo de la IA, ya que muestra un rendimiento extraordinario en pruebas de comprensión del lenguaje multitarea y pruebas de referencia, rivalizando e incluso superando a otros modelos patentados líderes.

¿Cómo funciona el Falcon 180B?

Como iteración avanzada del modelo Falcon 40B de TII, el modelo Falcon 180B funciona como un modelo de lenguaje autorregresivo con una arquitectura de transformadores optimizada.

Este modelo, que se ha entrenado con un total de 3,5 billones de tokens de datos, incluye datos web procedentes de RefinedWeb y Amazon SageMaker.

Falcon 180B integra un marco de entrenamiento distribuido personalizado llamado Gigatron, que emplea paralelismo 3D con optimización ZeRO y núcleos Trion personalizados. El desarrollo de esta tecnología consumió muchos recursos, ya que se utilizaron hasta 4.096 GPU para un total de 7 millones de horas GPU. Esta amplia formación hace que Falcon 180B sea aproximadamente 2,5 veces mayor que sus homólogos como Llama 2.

Existen dos versiones distintas del Falcon 180B: el modelo 180B estándar y el 180B-Chat. El primero es un modelo preentrenado, que ofrece flexibilidad a las empresas para ajustarlo a aplicaciones específicas. Este último, 180B-Chat, está optimizado para instrucciones generales y se ha perfeccionado en conjuntos de datos de instrucción y conversación, lo que lo hace adecuado para tareas de tipo asistente.

¿Cómo es el rendimiento del Falcon 180B?

En términos de rendimiento, el Falcon 180B ha consolidado la posición de los EAU en el sector de la IA al ofrecer resultados de primera categoría y superar a muchas soluciones existentes.

Ha obtenido altas puntuaciones en la clasificación de Hugging Face y compite estrechamente con modelos propios como el PaLM-2 de Google. A pesar de estar ligeramente por detrás de GPT-4, el amplio entrenamiento de Falcon 180 B en un vasto corpus de texto permite una excepcional comprensión del lenguaje y competencia en varias tareas lingüísticas, revolucionando potencialmente el entrenamiento de bots de Gen-AI.
Lo que distingue a Falcon 180B es su arquitectura abierta, que proporciona acceso a un modelo con un amplio conjunto de parámetros, potenciando así la investigación y la exploración en el procesamiento del lenguaje. Esta capacidad presenta numerosas oportunidades en sectores como la sanidad, las finanzas y la educación.

¿Cómo acceder al Falcon 180B?

El acceso a Falcon 180B está disponible a través de HuggingFace y el sitio web de TII, incluida la vista previa experimental de la versión de chat. AWS también ofrece acceso a través del servicio Amazon SageMaker JumpStart, lo que simplifica la implementación del modelo para los usuarios empresariales.

Falcon 40B vs 180B: ¿Cuál es la diferencia?

Los modelos Falcon-40B preentrenados y de instrucción están disponibles bajo la licencia de software Apache 2.0, mientras que los modelos Falcon-180B preentrenados y de chat están disponibles bajo la licencia TII. He aquí otras 4 diferencias clave entre el Falcon 40B y el 180B:

1. Tamaño y complejidad del modelo

Falcon 40B tiene 40.000 millones de parámetros, lo que lo convierte en un modelo potente pero más manejable en términos de recursos computacionales. Falcon 180B, por su parte, es un modelo mucho más grande, con 180.000 millones de parámetros, que ofrece mayores capacidades y complejidad.

2. Formación y utilización de datos

Falcon 40B se ha entrenado con 1 billón de tokens, lo que le proporciona una amplia comprensión del lenguaje y el contexto. Falcon 180B lo supera con un entrenamiento en 3,5 billones de tokens, lo que da como resultado un modelo lingüístico más matizado y sofisticado.

3. Aplicaciones y casos de uso

Falcon 40B es adecuado para una amplia gama de aplicaciones de uso general, como la generación de contenidos, la atención al cliente y la traducción de idiomas. El Falcon 180B es más capaz de realizar tareas complejas que requieren un razonamiento y una comprensión más profundos, por lo que resulta ideal para proyectos avanzados de investigación y desarrollo.

4. 4. Recursos necesarios

Falcon 40B requiere menos potencia de cálculo para funcionar, lo que lo hace accesible a una gama más amplia de usuarios y sistemas. Falcon 180B, debido a su tamaño y complejidad, exige muchos más recursos computacionales, dirigidos a aplicaciones de gama alta y entornos de investigación.

Más información: Utilidad comercial, tecnología de código abierto y futuro de Falcon LLM

F-FAQ (Preguntas frecuentes de Falcon)

1. ¿Qué diferencia a Falcon LLM de otros grandes modelos lingüísticos?

Falcon LLM, en particular sus modelos Falcon 180B y 40B, destaca por su naturaleza de código abierto y su impresionante escala. Falcon 180B, con 180.000 millones de parámetros, es uno de los mayores modelos de código abierto disponibles, entrenado con la asombrosa cifra de 3,5 billones de fichas. Esta amplia formación permite una comprensión excepcional de los idiomas y una gran versatilidad en las aplicaciones. Además, el uso por parte de Falcon LLM de tecnologías innovadoras como la atención a múltiples consultas y los núcleos Trion personalizados en su arquitectura aumentan su eficiencia y eficacia.

2. ¿Cómo funciona el mecanismo de atención a consultas múltiples de Falcon 40B?

Falcon 40B emplea un mecanismo único de atención multiconsulta, en el que se utiliza un único par de clave y valor en todos los cabezales de atención, a diferencia de los esquemas tradicionales de atención multicabezal. Este enfoque mejora la escalabilidad del modelo durante la inferencia sin afectar significativamente al proceso de preentrenamiento, lo que mejora el rendimiento y la eficacia generales del modelo.

3. ¿Cuáles son las principales aplicaciones de Falcon 40B y 180B?

Falcon 40B es versátil y adecuado para diversas tareas, como la generación de contenidos, la atención al cliente y la traducción de idiomas. El Falcon 180B, al ser más avanzado, destaca en tareas complejas que requieren un razonamiento profundo, como la investigación avanzada, la codificación, las evaluaciones de competencia y las pruebas de conocimientos. Su amplia formación en diversos conjuntos de datos también la convierte en una potente herramienta para la formación de bots Gen-AI.

4. ¿Se puede personalizar Falcon LLM para casos de uso específicos?

Sí, una de las principales ventajas de Falcon LLM es su naturaleza de código abierto, que permite a los usuarios personalizar y ajustar los modelos para aplicaciones específicas. El modelo Falcon 180B, por ejemplo, está disponible en dos versiones: un modelo estándar preentrenado y una versión optimizada para chat, cada una de las cuales responde a necesidades diferentes. Esta flexibilidad permite a las organizaciones adaptar el modelo a sus necesidades específicas.

5. ¿Cuáles son los requisitos computacionales para ejecutar los modelos LLM de Falcon?

La ejecución de los modelos LLM de Falcon, especialmente de las variantes más grandes como Falcon 180B, requiere importantes recursos informáticos. Por ejemplo, Falcon 180B necesita unos 640 GB de memoria para realizar inferencias, y su gran tamaño dificulta su ejecución en sistemas informáticos estándar. Esta elevada demanda de recursos debe tenerse en cuenta a la hora de planificar el uso del modelo, sobre todo para operaciones continuas.

6. ¿Cómo contribuye Falcon LLM a la investigación y el desarrollo de la IA?

El marco de código abierto de Falcon LLM contribuye significativamente a la investigación y el desarrollo de la IA al proporcionar una plataforma para la colaboración y la innovación a escala mundial. Los investigadores y desarrolladores pueden contribuir al modelo y perfeccionarlo, lo que se traduce en rápidos avances en IA. Este enfoque colaborativo garantiza que Falcon LLM se mantenga a la vanguardia de la tecnología de IA, adaptándose a las necesidades y retos cambiantes.

7. ¿Quién ganará entre Falcon LLM y LLaMA?

En esta comparación, Falcon emerge como el modelo más ventajoso. El menor tamaño de Falcon hace que su entrenamiento y utilización requieran menos recursos informáticos, una consideración importante para quienes buscan soluciones de IA eficientes. Destaca en tareas como la generación de textos, la traducción de idiomas y una amplia gama de creación de contenidos creativos, demostrando un alto grado de versatilidad y competencia. Además, la capacidad de Falcon para ayudar en tareas de codificación amplía aún más su utilidad en diversas aplicaciones tecnológicas.


Por otra parte, LLaMA, aunque es un modelo formidable por derecho propio, se enfrenta a ciertas limitaciones en esta comparación. Su mayor tamaño se traduce en un mayor gasto computacional tanto en el entrenamiento como en el uso, lo que puede ser un factor importante para los usuarios con recursos limitados. En términos de rendimiento, LLaMA no alcanza la eficacia de Falcon a la hora de generar texto, traducir idiomas y crear diversos tipos de contenidos creativos. Además, sus capacidades no se extienden a las tareas de codificación, lo que restringe su aplicabilidad en escenarios en los que se requiere asistencia relacionada con la programación.

Aunque tanto Falcon como LLaMA son impresionantes en sus respectivos campos, el diseño más pequeño y eficiente de Falcon, unido a su mayor gama de capacidades, incluida la codificación, le da ventaja en esta comparación.

Créditos de la IA generativa de Adobe Firefly para diseñadores [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - Diseño, Empresas, Herramientas de IA, Inteligencia artificial

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

Se prevé que el mercado mundial de la IA Generativa en el diseño se dispare, alcanzando la asombrosa cifra de 7.754,83 millones de dólares en 2032, con una notable tasa de crecimiento del
34.11%
.

En septiembre, Adobe se convirtió en uno de los principales contribuyentes a esta revolución con la introducción de una innovación revolucionaria: la aplicación web Firefly.
aplicación web Firefly
. Más tarde, lo ampliaron con más funciones. Para los diseñadores, esta plataforma es como un lugar de diversión donde pueden utilizar la IA para mejorar aún más sus ideas creativas.

Después de un exitoso período beta de seis meses, Adobe integró sin problemas las capacidades de Firefly en su ecosistema creativo, incluyendo Adobe Creative Cloud, Adobe Express y Adobe Experience Cloud, haciéndolas disponibles para uso comercial.

En este blog, exploraremos cómo la IA Generativa de Adobe con créditos, impulsada por Firefly, está cambiando las reglas del juego para los diseñadores.

El poder creativo de los modelos de IA generativa de Firefly

Los modelos de IA generativa de Firefly abarcan diversos ámbitos creativos, como imágenes, efectos de texto y vectores. Estos modelos impresionan porque pueden entender y reaccionar ante instrucciones escritas en más de 100 idiomas. De este modo, diseñadores de todo el mundo pueden crear contenidos cautivadores y comercialmente viables.

Lo que es aún más emocionante es que Adobe ha integrado las funciones de Firefly en varias aplicaciones de Creative Cloud. Ofrece un amplio abanico de posibilidades creativas. Algunos ejemplos son Relleno generativo y Expansión generativa en Photoshop, Recoloración generativa en Illustrator y Efectos de texto a imagen y texto en Adobe Express.

Innovación empresarial para los diseñadores

El compromiso de Adobe de aportar nuevas ideas y tecnología no es sólo para los creadores individuales, sino también para las grandes empresas. La disponibilidad de Firefly para empresas aporta capacidades de IA generativa de última generación a Adobe GenStudio y Express para empresas. En estrecha colaboración con los clientes empresariales, Adobe les permite personalizar los modelos de IA utilizando sus propios activos y contenidos específicos de la marca.

Empresas internacionales de renombre como Accenture, IHG Hotels & Resorts, Mattel, NASCAR, NVIDIA, ServiceNow y Omnicom ya utilizan Firefly para facilitar y agilizar su trabajo. Lo utilizan para ahorrar dinero y acelerar la preparación de sus contenidos.

Además, los clientes empresariales obtienen acceso a las API de Firefly. Esto les ayuda a integrar fácilmente este poder creativo en sus propios ecosistemas y flujos de trabajo de automatización. La ventaja añadida de la indemnización por propiedad intelectual (PI) garantiza que los contenidos generados a través de Firefly permanezcan seguros y libres de complicaciones legales.

Una nueva era de créditos para la IA generativa

Adobe cuenta con un sistema basado en créditos para la IA Generativa con el fin de que los flujos de trabajo de imágenes generativas sean más accesibles y flexibles.

Los usuarios de la aplicación web Firefly, Express Premium y los planes de pago de Creative Cloud ahora reciben una asignación de Créditos Generativos “rápidos”. Estos créditos sirven como fichas. Así, los usuarios pueden convertir las indicaciones basadas en texto en imágenes y vectores utilizando aplicaciones como Photoshop, Illustrator, Express y la aplicación web Firefly.

Quienes agoten sus Créditos Generativos “rápidos” iniciales pueden seguir generando contenidos a un ritmo más lento u optar por adquirir créditos adicionales a través de un plan de suscripción de pago de Firefly.

En noviembre de 2023, Adobe planea ofrecer a los usuarios la opción de adquirir Créditos Generativos “rápidos” adicionales a través de un paquete de suscripción. Este movimiento hará aún más conveniente aprovechar al máximo el potencial creativo de la IA Generativa.

1. ¿Qué son los créditos generativos?

Los créditos generativos son los que utilizas para acceder a las funciones de IA generativa de Firefly en las aplicaciones para las que tienes derechos. Su saldo de crédito generativo se repone cada mes.

2. ¿Cuándo se renuevan sus créditos generativos?

Si tiene una suscripción de pago, sus créditos generativos se actualizan mensualmente, coincidiendo con la fecha en que su plan comenzó a facturarse inicialmente. Por ejemplo, si su plan comenzó el día 15, sus créditos se reiniciarán el día 15 de cada mes. Como usuario gratuito sin suscripción, recibirás créditos generativos cuando utilices por primera vez una función de Firefly. Por ejemplo, si se conecta al sitio web de Firefly y utiliza Text to Image el día 15, obtendrá 25 créditos generativos, que durarán hasta el día 15 del mes siguiente. La próxima vez que utilices una función Firefly por primera vez en un nuevo mes, obtendrás nuevos créditos que durarán un mes a partir de esa fecha.

3. ¿Cómo se consumen los créditos generativos?

El número de créditos generativos que utilice dependerá del coste computacional y del valor de la función de IA generativa que esté utilizando. Por ejemplo, utilizará créditos cuando seleccione “Generar” en Efectos de texto o “Cargar más” o “Actualizar” en Texto a imagen.

¿Cómo se consumen los créditos generativos?

Fuente de la imagen

 

Sin embargo, no utilizará créditos para las acciones etiquetadas como “0” en la tabla de tarifas o al ver muestras en la galería Firefly, a menos que seleccione “Actualizar”, que genera nuevo contenido y, por tanto, utiliza créditos.

Adobe firefly Tabla de utilización de créditos generativos

Fuente de la imagen

 

Las tarifas de consumo de créditos se aplican a imágenes estándar de hasta 2000 x 2000 píxeles. Para beneficiarse de estas tarifas, asegúrese de que utiliza la última versión del programa. Tenga en cuenta que las tarifas de uso pueden variar y que los planes están sujetos a cambios.

Adobe Firefly está en continua evolución, con planes para actualizar la tarjeta de tarifas a medida que se añadan nuevas funciones y servicios, como imágenes de mayor resolución, animación, vídeo y capacidades de IA generativa en 3D. El consumo de crédito para estas próximas prestaciones podría ser superior a los tipos actuales.

4. ¿Cuántos créditos generativos incluye su plan?

Su plan proporciona un cierto número de créditos generativos mensuales, que se pueden utilizar en todas las funciones de IA generativa de Adobe Firefly en las aplicaciones autorizadas. Estos créditos se restablecen cada mes. Si tiene varias suscripciones, sus créditos totales son una combinación de la asignación de cada plan. Las suscripciones de pago a Creative Cloud y Adobe Stock ofrecen un número específico de creaciones mensuales, tras las cuales la velocidad de las funciones de IA puede disminuir.

Los planes de pago Adobe Express y Adobe Firefly también incluyen creaciones mensuales específicas, que permiten realizar dos acciones al día una vez agotados los créditos hasta el siguiente ciclo. Los usuarios del plan gratuito reciben creaciones mensuales específicas, con la opción de subir de categoría para seguir accediendo una vez alcanzado el límite.

5. ¿Cómo puede comprobar los créditos generativos que le quedan?

Si tiene un Adobe ID, puede ver su saldo de crédito generativo en su cuenta de Adobe. Muestra su asignación y uso mensual. Durante un periodo limitado, los suscriptores de pago de Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express y Adobe Stock no se enfrentarán a límites de crédito a pesar del contador mostrado. Está previsto que los límites de crédito se apliquen a partir del 1 de enero de 2024.

6. ¿Se transfieren los créditos generativos al mes siguiente?

No, los créditos generativos no se renuevan. Los recursos computacionales fijos en la nube presuponen una asignación específica por usuario cada mes. Su saldo de crédito se restablece mensualmente al importe asignado.

7. ¿Y si tiene varias suscripciones?

Con múltiples suscripciones, sus créditos generativos son acumulativos, sumándose de cada plan. Por ejemplo, tener tanto Illustrator como Photoshop te permite utilizar créditos en cualquiera de las dos aplicaciones, así como en Adobe Express o Firefly. Sus créditos mensuales totales equivalen a la suma de la asignación de cada plan.

suscripciones múltiples adobe firefly generative ai créditos

Fuente de la imagen

 

8. ¿Qué ocurre si se agotan los créditos generativos?

Sus créditos se reinician cada mes. Hasta el 1 de enero de 2024, los abonados de pago no tendrán límites de crédito. Los usuarios de pago de Creative Cloud y Adobe Stock pueden experimentar un uso más lento de la función de IA, mientras que los usuarios de pago de Adobe Express y Adobe Firefly pueden realizar dos acciones al día. Los usuarios gratuitos pueden actualizarse para seguir creando.

9. ¿Y si necesita más créditos generativos?

Hasta que se impongan límites de crédito, los abonados de pago pueden crear por encima de su límite mensual. Los usuarios gratuitos pueden actualizarse para seguir teniendo acceso.

10. ¿Por qué Adobe utiliza créditos generativos?

Los créditos generativos facilitan su exploración y creación utilizando la tecnología de IA de Adobe Firefly en las aplicaciones de Adobe. Reflejan los recursos informáticos necesarios para los contenidos generados por IA. Su suscripción determina su asignación mensual de créditos, cuyo consumo se basa en el coste computacional y el valor de la función de IA.

11. ¿Se comparten los créditos generativos en los planes de equipo o de empresa?

Los créditos generativos son individuales y no pueden compartirse entre varios usuarios en equipos o planes de empresa.

12. ¿Son intercambiables los créditos de Adobe Stock y los créditos generativos?

No, los créditos de Adobe Stock y los créditos generativos son distintos. Los créditos de Adobe Stock sirven para obtener licencias de contenidos del sitio web de Adobe Stock, mientras que los créditos generativos sirven para crear contenidos con las funciones de Firefly.

13. ¿Y las futuras capacidades y funcionalidades de la IA?

Futuras introducciones como 3D, vídeo o generación de imágenes y vectores de mayor resolución pueden requerir créditos generativos adicionales o incurrir en costes extra. Consulte nuestra tabla de tarifas para estar al día.

Confianza y transparencia en los contenidos generados por IA

La iniciativa Firefly de Adobe garantiza la confianza y la transparencia en los contenidos generados por IA. Utiliza una serie de modelos, cada uno de ellos adaptado para atender a usuarios con distintas habilidades y que trabajan en diversos casos de uso.

De hecho, el compromiso de Adobe con la IA ética es evidente en su modelo inicial, ya que se entrenó utilizando datos que no infringían los derechos de autor. De este modo, se garantiza que el contenido generado es seguro para su uso comercial. Además, a medida que se introducen nuevos modelos Firefly, Adobe da prioridad a abordar los posibles sesgos perjudiciales.

Credenciales de contenido: la “etiqueta nutricional” digital

Adobe ha equipado todos los activos generados con Firefly con credenciales de contenido, que sirven de “etiqueta nutricional” digital. Estas credenciales proporcionan información esencial, como el nombre del activo, la fecha de creación, las herramientas utilizadas para la creación y cualquier edición realizada.

Estos datos se apoyan en la tecnología gratuita y de código abierto de la Iniciativa para la Autenticidad de los Contenidos (CAI). Esto garantiza que permanezca asociada al contenido dondequiera que se utilice, publique o almacene. Esto facilita la atribución adecuada y ayuda a los consumidores a tomar decisiones informadas sobre los contenidos digitales.

Modelos de IA de nueva generación

En una
keynote de dos horas
 celebrado en Los Ángeles en octubre, Adobe lanzó varios modelos de IA de vanguardia, con
Firefly Image 2
 en el punto de mira. Esta iteración del generador de imágenes Firefly AI original, que potencia funciones como el relleno generativo de Photoshop, ofrece imágenes de mayor resolución con detalles intrincados.

Los usuarios pueden experimentar un mayor realismo con detalles como el follaje, la textura de la piel, el pelo, las manos y los rasgos faciales en renderizados humanos fotorrealistas. Adobe ha puesto Firefly Image 2 a disposición de los usuarios para que lo exploren a través de la versión beta de Firefly basada en web, con planes de integración en las aplicaciones de Creative Cloud en el horizonte.

La nueva frontera de los gráficos vectoriales

En el mismo evento, Adobe también anunció la introducción de dos nuevos modelos de Firefly centrados en la generación de imágenes vectoriales y plantillas de diseño. El modelo vectorial Firefly se considera la primera solución de IA generativa para crear gráficos vectoriales a través de indicaciones de texto. Este modelo abre un amplio abanico de aplicaciones, desde la racionalización del marketing y la creación de gráficos publicitarios hasta la ideación y el desarrollo de mood boards, ofreciendo a los diseñadores un reino completamente nuevo de posibilidades creativas.

De cara al futuro

La IA generativa de Adobe, impulsada por la plataforma Firefly, está remodelando el panorama del diseño. Desde creadores individuales hasta empresas y marcas mundiales, esta tecnología ofrece un apasionante potencial creativo.

Con funciones innovadoras como los créditos generativos y su compromiso con la transparencia, Adobe no sólo hace avanzar las herramientas creativas, sino que también fomenta la confianza y las prácticas éticas de la IA en el sector del diseño. El futuro parece prometedor para los diseñadores que aprovechen el potencial de la IA generativa de Firefly.

Más información: Grok Generative AI: capacidades, precios y tecnología

Grok Generative AI: capacidades, precios y tecnología

Posted on November 10, 2023 by - Empresas, Herramientas de IA, Inteligencia artificial, Inteligencia empresarial

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

En 2022, vimos un salto bastante gigantesco en la adopción de la IA. La IA generativa a gran escala representa alrededor del 23% del mundo de la tecnología. Ahora, cuando avanzamos hasta 2025, la emoción aumenta aún más con un 46% en la adopción de IA a gran escala. Justo en medio de esta revolución de la IA, este nuevo y emocionante jugador está haciendo su gran entrada. El 4 de noviembre de 2023, Elon Musk reveló Grok, un modelo de IA que cambiará las reglas del juego.

Grok no está aquí para jugar a ser pequeño, sino para ampliar los límites de lo que la IA puede hacer.

Grok no es un asistente de inteligencia artificial más; está diseñado para ser ingenioso, inteligente y capaz de responder a una amplia gama de preguntas. En este blog exploraremos qué es Grok, sus capacidades y por qué está generando tanta expectación.

Grok: El corazón de X (Anteriormente Twitter)

Grok encuentra su nuevo hogar en el interior
X
anteriormente conocida como Twitter. Pero no se trata sólo de un cambio de marca, sino de un importante paso adelante en las capacidades de la IA. Grok es la creación de X, y está diseñado para hacer algo más que dar respuestas aburridas. Quiere entretenerte, engancharte e incluso le encantan las risas.

El centro neurálgico del conocimiento

Lo que diferencia a Grok es su acceso al conocimiento en tiempo real, gracias a su integración con la plataforma X. Esto significa que tiene la primicia de los últimos acontecimientos. Esto convierte a Grok en una potencia a la hora de abordar incluso las cuestiones más complicadas que la mayoría de los modelos de inteligencia artificial evitarían.

Grok es relativamente joven en el mundo de la IA. Lleva cuatro meses escasos de vida y sólo dos de formación. No obstante, ya es muy prometedor y X promete nuevas mejoras en los próximos días.

Grok-1: el motor de Grok

Grok-1 es el motor de las capacidades de Grok. Este gran modelo lingüístico (LLM) se ha estado elaborando durante cuatro meses y se ha sometido a un importante entrenamiento.

Para que se haga una idea, la primera versión, Grok-0, se entrenó con 33.000 millones de parámetros. Es como tener un motor sobrealimentado. Podría competir con LLaMa 2 de Metaque tiene 70.000 millones de parámetros. Grok-1 es un testimonio de lo que pueden hacer el desarrollo y la formación concentrados.

Entonces, ¿cómo se volvió Grok-1 tan inteligente? Pues bien, se sometió a un intenso entrenamiento personalizado basado en
Kubernetes
,
Rust
y JAX. Además, Grok-1 tiene acceso a Internet en tiempo real. Siempre está navegando por la web, manteniéndose al día de toda la información más reciente.

Pero aquí está el truco: Grok no es perfecto. A veces puede generar información que no da en el clavo, incluso cosas que se contradicen. Pero xAIla startup de IA de Elon Musk integrada en X, tiene la misión de mejorar Grok. Quieren que les ayudes con tus comentarios para asegurarse de que Grok entiende el contexto, se vuelve más versátil y puede gestionar las consultas difíciles sin problemas.

Puntos de referencia y más allá

Grok-1 ha sido puesto a prueba con varios benchmarks, y los resultados son impresionantes. Obtuvo un 63,2% en la tarea de codificación HumanEval y un aún más impresionante 73% en la prueba de referencia MMLU. Aunque no eclipsa GPT-4…xAI está bastante impresionado con el progreso de Grok-1. Dicen que ha avanzado mucho desde Grok-0, y eso es una gran mejora.

El reto académico

Grok-1 no se limita a los problemas matemáticos. Supera otras pruebas, como MMLU y HumanEval, e incluso muestra sus habilidades de codificación en Python. Y por si fuera poco, puede enfrentarse a retos matemáticos de nivel de secundaria y bachillerato.

En particular, Grok-1 superó las Finales Nacionales de Bachillerato de Hungría 2023 en matemáticas con una calificación de C (59%), superando a
Claude 2
 (55%), mientras que GPT-4 obtuvo un notable con un 68%.

Estos resultados muestran claramente que Grok-1 es un gran salto adelante, superando incluso a OpenAI’s
GPT-3.5
 en muchos aspectos. Lo sorprendente es que Grok-1 lo consigue con menos conjuntos de datos y sin exigir grandes capacidades informáticas.

Infografía de Grok: en qué es mejor que GPT 3.5

Lanzamiento limitado de Grok – ¿Cuánto cuesta?

Por ahora, la versión beta de Grok está disponible para un grupo selecto de usuarios en Estados Unidos.

Pero ahora viene lo más emocionante: la expectación es cada vez mayor porque Grok se prepara para abrir sus puertas al público.
X Premium
 suscriptores. Por sólo ₹1.300 al mes, cuando accedas desde tu escritorio, tendrás las claves del potencial superinteligente de Grok.

Conclusión

Grok representa un importante paso adelante en el mundo de la IA. Con su mezcla de conocimientos, ingenio y capacidades, está llamada a causar un gran impacto en la forma de interactuar con la tecnología. A medida que Grok sigue evolucionando y perfeccionando sus habilidades, no se limita a responder preguntas, sino que está cambiando la forma de preguntar. En los próximos días, espere aún más emocionantes desarrollos de esta inteligente y ocurrente IA.

Visión GPT-4: ¿De qué es capaz y por qué es importante?

Posted on November 7, 2023 by - Herramientas de IA, Inteligencia artificial

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

Entra en escena GPT-4 Vision (GPT-4V), un avance innovador de OpenAI que combina la potencia del aprendizaje profundo con la visión por ordenador.

Este modelo va más allá de la comprensión de textos y profundiza en los contenidos visuales. Mientras que GPT-3 destacaba en la comprensión basada en texto, GPT-4 Vision da un salto monumental al integrar elementos visuales en su repertorio.

En este blog, exploraremos el cautivador mundo de la Visión GPT-4, examinando sus aplicaciones potenciales, la tecnología subyacente y las consideraciones éticas asociadas a este poderoso desarrollo de la IA.

¿Qué es GPT-4 Vision (GPT-4V)?

GPT-4 Vision, a menudo denominada GPT-4V, representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial. Se trata de integrar modalidades adicionales, como las imágenes, en grandes modelos lingüísticos (LLM). Esta innovación abre nuevos horizontes a la inteligencia artificial, ya que los LLM multimodales tienen el potencial de ampliar las capacidades de los sistemas basados en el lenguaje, introducir interfaces novedosas y resolver una gama más amplia de tareas, ofreciendo en última instancia experiencias únicas a los usuarios. Se basa en los éxitos de GPT-3, un modelo famoso por su comprensión del lenguaje natural. GPT-4 Vision no sólo conserva esta comprensión del texto, sino que también amplía sus capacidades para procesar y generar contenidos visuales.

Este modelo de IA multimodal posee la capacidad única de comprender tanto información textual como visual. He aquí un atisbo de su inmenso potencial:

Respuesta visual a preguntas (VQA)

GPT-4V puede responder a preguntas sobre imágenes, proporcionando respuestas como “¿Qué tipo de perro es éste?” o “¿Qué está pasando en esta foto?”.

Clasificación de imágenes

Puede identificar objetos y escenas dentro de las imágenes, distinguiendo coches, gatos, playas y mucho más.

Subtitulado de imágenes

GPT-4V puede generar descripciones de imágenes, elaborando frases como “Un gato negro sentado en un sofá rojo” o “Un grupo de personas jugando al voleibol en la playa”.

Traducción de imágenes

El modelo puede traducir el texto de las imágenes de un idioma a otro.

Escritura creativa

GPT-4V no se limita a comprender y generar texto; también puede crear diversos formatos de contenido creativo, como poemas, códigos, guiones, piezas musicales, correos electrónicos y cartas, e incorporar imágenes sin problemas.


Más información:


Contexto GPT-4 Turbo 128K: Todo lo que necesita saber

¿Cómo acceder a GPT-4 Vision?

El acceso a GPT-4 Vision se realiza principalmente a través de las API proporcionadas por OpenAI. Estas API permiten a los desarrolladores integrar el modelo en sus aplicaciones, lo que les permite aprovechar sus capacidades para diversas tareas. OpenAI ofrece diferentes niveles de precios y planes de uso para GPT-4 Vision, lo que la hace accesible a muchos usuarios. La disponibilidad de GPT-4 Vision a través de API la hace versátil y adaptable a diversos casos de uso.

¿Cuánto cuesta GPT-4 Vision?

Los precios de GPT-4 Vision pueden variar en función del uso, el volumen y las API o servicios específicos que elija. OpenAI suele ofrecer información detallada sobre precios en su sitio web oficial o en su portal para desarrolladores. Los usuarios pueden explorar los niveles de precios, los límites de uso y las opciones de suscripción para determinar el plan más adecuado.

¿Cuál es la diferencia entre GPT-3 y GPT-4 Vision?

GPT-4 Vision representa un avance significativo con respecto a GPT-3, principalmente en su capacidad para comprender y generar contenidos visuales. Mientras que GPT-3 se centraba en la comprensión y generación basadas en texto, GPT-4 Vision integra a la perfección texto e imágenes en sus capacidades. He aquí las principales diferencias entre ambos modelos:

Capacidad multimodal

GPT-4 Vision puede procesar y comprender simultáneamente texto e imágenes, lo que la convierte en una auténtica IA multimodal. GPT-3, en cambio, se centró principalmente en el texto.

Comprensión visual

GPT-4 Vision puede analizar e interpretar imágenes, proporcionando descripciones detalladas y respuestas a preguntas sobre el contenido visual. GPT-3 carece de esta capacidad, ya que opera principalmente en el ámbito del texto.

Generación de contenidos

Mientras que GPT-3 es competente en la generación de contenidos basados en texto, GPT-4 Vision lleva la generación de contenidos al siguiente nivel incorporando imágenes a contenidos creativos, desde poemas y códigos hasta guiones y composiciones musicales.

Traducción basada en imágenes

GPT-4 Vision puede traducir el texto de las imágenes de un idioma a otro, una tarea que supera las capacidades de GPT-3.

¿Qué tecnología utiliza GPT-4 Vision?

Para apreciar plenamente las capacidades de GPT-4 Vision, es importante comprender la tecnología que sustenta su funcionalidad. En esencia, GPT-4 Vision se basa en técnicas de aprendizaje profundo, concretamente en redes neuronales.

El modelo consta de múltiples capas de nodos interconectados, imitando la estructura del cerebro humano, lo que le permite procesar y comprender con eficacia extensos conjuntos de datos. Los componentes tecnológicos clave de GPT-4 Vision incluyen:

1. Arquitectura del transformador

Al igual que sus predecesores, GPT-4 Vision utiliza la arquitectura de transformador, que destaca en el manejo de datos secuenciales. Esta arquitectura es ideal para procesar información textual y visual, y proporciona una base sólida para las capacidades del modelo.

2. Aprendizaje multimodal

La característica definitoria de GPT-4 Vision es su capacidad de aprendizaje multimodal. Esto significa que el modelo puede procesar texto e imágenes simultáneamente, lo que le permite generar descripciones textuales de las imágenes, responder a preguntas sobre contenido visual e incluso generar imágenes basadas en descripciones textuales. La fusión de estas modalidades es la clave de la versatilidad de GPT-4 Vision.

3. Preentrenamiento y puesta a punto

GPT-4 Vision se somete a un proceso de formación en dos fases. En la fase de preentrenamiento, aprende a comprender y generar texto e imágenes analizando extensos conjuntos de datos. Posteriormente, se somete a un proceso de perfeccionamiento, un proceso de formación específico del dominio que perfecciona sus capacidades para las aplicaciones.


Conozca a LLaVA:


El nuevo competidor de GPT-4 Vision

Conclusión

GPT-4 Vision es una nueva y potente herramienta que tiene el potencial de revolucionar una amplia gama de industrias y aplicaciones.

A medida que siga desarrollándose, es probable que sea aún más potente y versátil, abriendo nuevos horizontes para las aplicaciones basadas en la IA. No obstante, el desarrollo y despliegue responsables de GPT-4 Vision, al tiempo que se equilibran la innovación y las consideraciones éticas, son primordiales para garantizar que esta poderosa herramienta beneficie a la sociedad.

A medida que nos adentramos en la era de la IA, es imperativo adaptar nuestras prácticas y normativas para aprovechar todo el potencial de GPT-4 Vision en beneficio de la humanidad.


Más información:


ChatGPT Enterprise de OpenAI: Coste, beneficios y seguridad

Preguntas más frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué es GPT Vision y cómo funciona para el reconocimiento de imágenes?

GPT Vision es una tecnología de IA que analiza automáticamente imágenes para identificar objetos, texto, personas y mucho más. Los usuarios sólo tienen que cargar una imagen, y GPT Vision puede proporcionar descripciones del contenido de la imagen, permitiendo la conversión de imagen a texto.

2. ¿Cuáles son las capacidades de OCR de GPT Vision y qué tipos de texto puede reconocer?

GPT Vision cuenta con la tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres) líder del sector, capaz de reconocer con precisión texto en imágenes, incluido el texto manuscrito. Puede convertir texto impreso y manuscrito en texto electrónico con gran precisión, lo que lo hace útil para diversas situaciones.

 

3. ¿Puede GPT Vision analizar tablas y gráficos complejos?

Sí, GPT Vision puede analizar tablas y gráficos complejos, por lo que resulta muy útil para tareas como la extracción de información de visualizaciones de datos.

4. ¿Admite GPT-4V el reconocimiento multilingüe del contenido de las imágenes?

Sí, GPT-4V admite el reconocimiento multilingüe, incluidos los principales idiomas del mundo, como el chino, el inglés y el japonés, entre otros. Puede reconocer con precisión contenidos de imágenes en distintos idiomas y convertirlos en las correspondientes descripciones de texto.

5. ¿En qué escenarios de aplicación pueden utilizarse las capacidades de reconocimiento de imágenes de GPT-4V?

Las funciones de reconocimiento de imágenes de GPT-4V tienen muchas aplicaciones, como el comercio electrónico, la digitalización de documentos, los servicios de accesibilidad y el aprendizaje de idiomas, entre otras. Puede ayudar a particulares y empresas en la gestión de tareas con muchas imágenes para mejorar la eficacia del trabajo.

6. ¿Qué tipos de imágenes puede analizar GPT-4V?

GPT-4V puede analizar varios tipos de imágenes, incluidas fotos, dibujos, diagramas y gráficos, siempre que la imagen sea lo suficientemente clara para su interpretación.

7. ¿Puede GPT-4V reconocer texto en documentos escritos a mano?

Sí, GPT-4V puede reconocer texto en documentos manuscritos con gran precisión, gracias a su avanzada tecnología OCR.

8. ¿Admite GPT-4V el reconocimiento de texto en varios idiomas?

Sí, GPT-4V admite el reconocimiento multilingüe y puede reconocer texto en varios idiomas, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de usuarios.

9. ¿Cuál es la precisión de GPT-4V en el reconocimiento de imágenes?

La precisión del reconocimiento de imágenes de GPT-4V varía en función de la complejidad y la calidad de la imagen. Suele ser muy preciso para imágenes más sencillas, como productos o logotipos, y mejora continuamente con más entrenamiento.

10. ¿Existen límites de uso para GPT-4V?

– Los límites de uso de GPT-4V dependen del plan de suscripción del usuario. Los usuarios gratuitos pueden tener un número limitado de avisos al mes, mientras que los planes de pago pueden ofrecer límites más altos o ninguno. Además, existen filtros de contenidos para evitar usos nocivos.

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