Author: Om Kamath

Mistral Large 2 cuenta con una impresionante ventana contextual de 128K y admite docenas de idiomas, incluidos los principales como el inglés, el francés, el alemán y el chino, así como idiomas más específicos como el hindi y el coreano.
Además, admite más de 80 lenguajes de codificación, lo que lo convierte en un recurso indispensable en nuestro mundo cada vez más globalizado .
El modelo también se ha diseñado teniendo en cuenta la rentabilidad, permitiendo tanto la investigación como el uso comercial.
Este equilibrio entre alto rendimiento y asequibilidad sitúa al Mistral Large 2 como una opción muy competitiva en el panorama de la IA .

Mistral Large 2 cuenta con una ventana de contexto de 128K, lo que mejora significativamente su capacidad para procesar conjuntos de datos extensos y complejos.
Esta amplia ventana de contexto amplía la capacidad del modelo para comprender y generar respuestas relevantes en contextos variados.
El modelo admite docenas de idiomas, que abarcan las principales lenguas mundiales, como el inglés, el francés, el alemán y el chino.
Además, incluye lenguas más específicas como el hindi y el coreano, lo que lo hace inestimable para diversas aplicaciones lingüísticas.
Además, Mistral Large 2 destaca en codificación, ya que ofrece compatibilidad con más de 80 lenguajes de programación, como Python, Java y C++.
Esta característica lo convierte en una opción ideal para los desarrolladores que trabajan en proyectos de codificación complejos.
Con 123.000 millones de parámetros, el modelo mejora la capacidad de razonamiento, garantizando resultados más precisos y fiables.
Se hizo especial hincapié en minimizar las alucinaciones generadas por la IA, mejorando así la fiabilidad del modelo a la hora de proporcionar información precisa.
Para más información sobre las ventajas y los riesgos de los grandes modelos lingüísticos, puedes consultar este artículo sobre Modelos lingüísticos de código abierto.

Mistral Large 2 alcanza una impresionante precisión del 84,0% en la prueba de referencia MMLU, lo que lo sitúa en una posición favorable frente a otros modelos en términos de rendimiento y rentabilidad.
Esta elevada precisión subraya la capacidad del modelo para proporcionar resultados fiables y precisos, lo que lo convierte en un fuerte competidor entre los principales modelos de IA.
La relación rendimiento/coste del modelo es notable, situándolo en el frente de Pareto de los modelos abiertos.
Esto indica que Mistral Large 2 ofrece una combinación equilibrada de rendimiento y coste, lo que lo convierte en una opción atractiva tanto para desarrolladores como para empresas.
Además, Mistral Large 2 está disponible con dos opciones de licencia: una licencia de investigación que permite su uso y modificación con fines de investigación y no comerciales, y una licencia comercial para su autoimplantación en aplicaciones comerciales.
Si se compara con modelos rivales como GPT-4 y Llama 3, Mistral Large 2 demuestra un rendimiento competitivo, sobre todo en el manejo de tareas complejas y la obtención de resultados precisos en diversas aplicaciones.

Los modelos de IA de Mistral, incluidos Mistral Large 2 y Mistral Nemo, están diseñados para una integración y accesibilidad perfectas en varias plataformas.
Estos modelos están alojados en la Plateforme y HuggingFace, lo que los hace fácilmente accesibles tanto para desarrolladores como para empresas.
Además, Mistral AI ha ampliado su alcance garantizando la disponibilidad en las principales plataformas en la nube, como Google Cloud, Azure AI Studio, Amazon Bedrock e IBM watsonx.ai.
Esta amplia accesibilidad admite una gran variedad de necesidades de desarrollo y despliegue.
Una notable colaboración con Nvidia para el modelo Mistral Nemo mejora aún más las capacidades de integración de los modelos.
Mistral Nemo, con sus funciones de última generación, es un potente sustituto de los sistemas que actualmente utilizan Mistral 7B.
Azure AI proporciona una capa añadida de seguridad mejorada y privacidad de los datos, lo que la convierte en una plataforma ideal para desplegar estos robustos modelos de IA.
Esto garantiza que los datos sensibles estén bien protegidos, cumpliendo las normas de seguridad de nivel empresarial.

Mistral Large 2 y Mistral Nemo están a la vanguardia de la innovación en IA, ofreciendo un rendimiento sin igual, competencia multilingüe y capacidades avanzadas de codificación.
La ventana contextual de 128 K de Mistral Large 2 y su compatibilidad con más de una docena de idiomas, combinados con su razonamiento superior y su potencial de codificación, lo convierten en una opción destacada para los desarrolladores que quieran crear aplicaciones de IA sofisticadas.
La amplia accesibilidad de los modelos a través de plataformas como la Plateforme, HuggingFace y servicios en la nube líderes como Google Cloud, Azure AI, Amazon Bedrock e IBM watsonx.ai garantiza que las empresas puedan integrar sin problemas estas potentes herramientas en sus flujos de trabajo.
La colaboración con Nvidia mejora aún más las capacidades de integración de Mistral Nemo, convirtiéndolo en una opción sólida para actualizar los sistemas que actualmente utilizan Mistral 7B.
En conclusión, las últimas ofertas de Mistral AI suponen un importante salto adelante en el panorama de la IA, posicionándose como herramientas esenciales para el desarrollo de la IA de próxima generación.

En el panorama en rápida evolución de la inteligencia artificial, el lanzamiento de Llama 3.1 por parte de Meta marca un hito importante, al demostrar no sólo destreza tecnológica, sino también una visión estratégica de la IA de código abierto.
Con su escala sin precedentes de 405.000 millones de parámetros, Llama 3.1 destaca como el modelo de IA más avanzado desarrollado por Meta hasta la fecha.
La iniciativa pretende democratizar el acceso a las tecnologías de IA de vanguardia, desafiando a las soluciones propietarias existentes mediante el fomento de un entorno colaborativo para los desarrolladores.
Este blog se adentrará en las especificaciones técnicas, las ventajas de la IA de código abierto, las asociaciones estratégicas y las consideraciones éticas que rodean a este innovador modelo.

Meta ha presentado recientemente Llama 3.1, su Modelo de IA de código abierto más avanzado hasta la fecha.
Este modelo destaca por sus asombrosos 405.000 millones de parámetros, que lo convierten en el mayor Modelo de IA de código abierto disponible.
El lanzamiento de Llama 3.1 marca un momento crucial en el sector de los modelos de IA, ya que se posiciona como un formidable competidor de modelos patentados como el GPT-4 de OpenAI y el Sonnet Claude 3.5 de Anthropic.
La importancia de Llama 3.1 va más allá de su mera escala.
Está diseñado para sobresalir en varios puntos de referencia, mostrando capacidades mejoradas en la comprensión y generación del lenguaje natural.
Esto sitúa a Llama 3.1 no sólo como una potencia tecnológica, sino también como un catalizador de la innovación y el avance en el campo de los modelos de IA.

En el corazón de Llama 3.1 hay una escala inigualable, con 405.000 millones de parámetros.
Este inmenso tamaño se traduce en una mayor capacidad para comprender y generar lenguaje natural, estableciendo nuevas referencias en el rendimiento de los modelos de IA.
El proceso de entrenamiento de Llama 3.1 aprovechó más de 16.000 GPU Nvidia H100, lo que pone de relieve la sólida base computacional del modelo.
Esta amplia infraestructura de entrenamiento garantiza que Llama 3 . 1 pueda manejar tareas complejas con más eficacia que muchos de sus predecesores. Además, Llama 3.1 destaca por su versatilidad.
Entre sus funciones se incluye “Imagíname”, que permite a los usuarios crear imágenes basadas en su parecido utilizando la cámara de su teléfono.
Además, la compatibilidad del modelo con varios idiomas -francés, alemán, hindi, italiano y español- amplía su atractivo y aplicación a diversos grupos demográficos lingüísticos.
La capacidad de integrarse con las API de los motores de búsqueda aumenta aún más su versatilidad funcional, convirtiéndolo en un valioso recurso para diversos campos.

La visión de Meta tras Llama 3.1 es crear un sólido ecosistema de modelos de IA de código abierto que democratice el acceso a herramientas avanzadas de aprendizaje automático.
Esta iniciativa se alinea estrechamente con la ambición del CEO Mark Zuckerberg de replicar el éxito transformador de Linux en el ámbito de los sistemas operativos.
Al ofrecer a los desarrolladores la posibilidad de modificar y utilizar libremente el modelo, Meta pretende fomentar un entorno de colaboración que estimule la innovación y el rápido progreso tecnológico.
Las ventajas del modelo de IA de código abierto son especialmente atractivas para los desarrolladores.
Obtienen un acceso sin precedentes a un modelo altamente sofisticado sin las barreras asociadas a las soluciones propietarias.
Esto les permite personalizar y mejorar el modelo para adaptarlo a necesidades específicas, facilitando la creación de aplicaciones y soluciones innovadoras.
Sin embargo, existen restricciones de licencia que se aplican especialmente a los usos comerciales a gran escala.
Estas restricciones están diseñadas para garantizar un despliegue ético y evitar usos indebidos, equilibrando la ética del código abierto con las salvaguardas necesarias.
En general, Llama 3.1 representa un paso fundamental hacia un futuro modelo de IA inclusivo y colaborativo.

A pesar de su enorme escala, Llama 3 . 1 está diseñado para ser más rentable que sus competidores, como GPT-4 de OpenAI.
Meta afirma que el funcionamiento de Llama 3.1 cuesta aproximadamente la mitad, gracias a sus procesos de entrenamiento optimizados y al despliegue estratégico de más de 16.000 GPU Nvidia H100.
Esta rentabilidad es especialmente beneficiosa para las empresas y los desarrolladores, ya que hace que la IA de alto rendimiento sea más accesible y económicamente viable.
A largo plazo, la reducción de los costes de funcionamiento de Llama 3.1 podría suponer un ahorro sustancial, fomentando una adopción más amplia en diversos sectores.
Al reducir las barreras financieras, Meta pretende fomentar la innovación y permitir a los desarrolladores utilizar modelos avanzados de IA sin los gastos prohibitivos que suelen asociarse a tales modelos.

Llama 3.1 establece un nuevo estándar en el ámbito de la IA de código abierto, y encapsula la ambición de Meta de remodelar la forma en que entendemos e interactuamos con la inteligencia artificial.
Al dar prioridad a la accesibilidad y a la colaboración comunitaria, Meta no sólo desafía el statu quo, sino que también anima a los desarrolladores a innovar sin las limitaciones de los modelos propietarios.
Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad, y el discurso en curso sobre las salvaguardias éticas pone de relieve el delicado equilibrio entre la innovación y el despliegue seguro.
El viaje de Llama 3.1 influirá sin duda en el futuro de la IA, incitándonos (valga el juego de palabras) a considerar no sólo las capacidades de tales modelos, sino también las implicaciones sociales que conllevan.
Libera todo el potencial de tu empresa con Cody AI, tu asistente inteligente de IA.
Impulsado por los últimos modelos lingüísticos líderes del sector, como Claude 3.5 de Anthropic y GPT-4o de OpenAI, Cody está diseñado para mejorar la productividad y eficacia de tu equipo.
Tanto si necesitas ayuda para responder preguntas, como para una lluvia de ideas creativas, solucionar problemas o recuperar datos, Cody está aquí para ayudarte. ¡ Descubre hoy la IA de Cody y eleva las operaciones de tu empresa al siguiente nivel!

¿Cómo se comporta Claude 3.5 Sonnet LLM?

Claude 3.5 Sonnet demuestra un rendimiento superior en tareas de razonamiento visual, lo que lo distingue de otros grandes modelos lingüísticos (LLM). Esta capacidad avanzada permite al modelo interpretar y analizar datos visuales con notable precisión. Tanto si se trata de descifrar tablas complejas, gráficos u otras representaciones visuales, Claude 3.5 Sonnet destaca en la extracción de perspectivas significativas que pueden impulsar los procesos de toma de decisiones. Esta competencia es especialmente beneficiosa en situaciones en las que la información visual es fundamental para comprender tendencias, pautas o anomalías. La capacidad del modelo para interpretar con precisión tablas y gráficos cambia las reglas del juego en los sectores que dependen en gran medida de la visualización de datos. Por ejemplo, en el sector financiero, los analistas pueden aprovechar Claude 3.5 Sonnet para interpretar con rapidez y precisión las tendencias del mercado y los informes financieros. Del mismo modo, en logística, el modelo puede ayudar a optimizar las operaciones de la cadena de suministro analizando e interpretando datos logísticos complejos presentados en formatos visuales.

Claude 3.5 Sonnet LLM introduce una función innovadora llamada Artefactos, diseñada para revolucionar la gestión de datos. Los artefactos permiten a los usuarios almacenar, gestionar y recuperar datos de forma más eficaz, fomentando un entorno de mayor colaboración y centralización del conocimiento en equipos y organizaciones. Esta función es especialmente beneficiosa para proyectos a gran escala en los que la integridad de los datos y la accesibilidad son primordiales. Aprovechando Artifacts, los equipos pueden asegurarse de que la información crítica esté siempre disponible y sea fácilmente accesible, facilitando una integración más fluida de Claude en su flujo de trabajo.

Claude 3.5 Sonnet LLM se ha diseñado prestando especial atención a la seguridad y la privacidad, cumpliendo las normas ASL-2. Esta conformidad garantiza que el modelo cumple rigurosas directrices para proteger los datos de los usuarios, lo que lo convierte en una opción fiable para sectores en los que la seguridad de los datos es primordial, como el financiero, el sanitario y el gubernamental. El cumplimiento de estas normas no sólo salvaguarda la información sensible, sino que también genera confianza entre los usuarios y las partes interesadas, al demostrar el compromiso de mantener protocolos de seguridad elevados. Con unas amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas, no se puede exagerar la importancia de un cumplimiento tan estricto. De cara al futuro, Anthropic tiene ambiciosos planes para ampliar la familia Claude 3,5 con nuevos modelos, como Haiku y Opus. Se espera que estos próximos modelos aporten mejoras sustanciales, sobre todo en la capacidad de memoria y la integración de nuevas modalidades. La memoria mejorada permitirá a estos modelos procesar y retener más información, mejorando su capacidad para manejar tareas complejas y flujos de trabajo de varios pasos. Esto es especialmente beneficioso para las aplicaciones que requieren un amplio análisis de datos y una comprensión contextual a largo plazo.

Con el auge de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y las tendencias de la IA generativa, integrar soluciones de IA generativa en tu empresa puede potenciar la eficacia del flujo de trabajo. Si eres nuevo en la IA generativa, la plétora de jerga puede intimidarte. Este blog desmitificará las terminologías básicas de la IA generativa y te guiará sobre cómo empezar con una solución de IA personalizada para tu empresa con RAG-as-a-Service.

¿Qué es la Generación Aumentada de Recuperación (GRA)?

La Generación Aumentada por Recuperación (GRA) es un concepto clave en la aplicación de los LLM o la IA generativa en los flujos de trabajo empresariales. RAG aprovecha los modelos Transformer preentrenados para responder a consultas relacionadas con la empresa inyectando datos relevantes de tu base de conocimientos específica en el proceso de consulta. Estos datos, con los que los LLM pueden no haber sido entrenados, se utilizan para generar respuestas precisas y pertinentes.

La RAG es rentable y eficaz, lo que hace que la IA generativa sea más accesible. Exploremos algunas terminologías clave relacionadas con el GAR.

Terminologías clave en GAR

Agrupar

Los LLM consumen muchos recursos y se entrenan con longitudes de datos manejables conocidas como “Ventana de Contexto”. La Ventana de Contexto varía en función del LLM utilizado. Para abordar sus limitaciones, los datos empresariales proporcionados como documentos o literatura textual se segmentan en trozos más pequeños. Estos trozos se utilizan durante el proceso de recuperación de la consulta.

Como los trozos no están estructurados y las consultas pueden diferir sintácticamente de los datos de la base de conocimientos, los trozos se recuperan utilizando la búsqueda semántica.

Bases de datos vectoriales

Las bases de datos vectoriales como Pinecone, Chromadb y FAISS almacenan las incrustaciones de los datos empresariales. Las incrustaciones convierten los datos textuales en forma numérica basándose en su significado y se almacenan en un espacio vectorial de alta dimensión donde los datos semánticamente similares están más próximos.

Cuando se realiza una consulta de usuario, se utilizan las incrustaciones de la consulta para encontrar trozos semánticamente similares en la base de datos vectorial.

RAG como servicio

Implantar el GAR en tu empresa puede ser desalentador si careces de conocimientos técnicos. Aquí es donde entra en juego el RAG como servicio (RaaS).

En meetcody.ai ofrecemos una solución plug-and-play para las necesidades de tu empresa. Sólo tienes que crear una cuenta con nosotros y empezar gratis. Nos encargamos de la fragmentación, las bases de datos vectoriales y todo el proceso de RAG, proporcionándote total tranquilidad.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es RAG-as-a-Service (RaaS)?

RAG-as-a-Service (RaaS) es una solución integral que gestiona todo el proceso de Generación Aumentada de Recuperación para tu empresa. Esto incluye la fragmentación de datos, el almacenamiento de incrustaciones en bases de datos vectoriales y la gestión de la búsqueda semántica para recuperar datos relevantes para las consultas.

2. ¿Cómo ayuda la fragmentación en el proceso GAR?

La fragmentación divide los grandes documentos empresariales en partes más pequeñas y manejables que encajan en la Ventana de Contexto del LLM. Esta segmentación permite a la LLM procesar y recuperar información relevante de forma más eficaz mediante la búsqueda semántica.

3. ¿Qué son las bases de datos vectoriales y por qué son importantes?

Las bases de datos vectoriales almacenan las representaciones numéricas (incrustaciones) de los datos de tu empresa. Estas incrustaciones permiten la recuperación eficaz de datos semánticamente similares cuando se realiza una consulta, garantizando respuestas precisas y pertinentes del LLM.

Integra RAG en tu empresa con facilidad y eficacia aprovechando la potencia de RAG como servicio. Empieza hoy mismo con meetcody.ai y transforma tu flujo de trabajo con soluciones avanzadas de IA generativa.

Cómo empezar a utilizar las Herramientas Antrópicas

La mayor ventaja de emplear LLM para tareas es su versatilidad. Los LLM pueden impulsarse de formas específicas para servir a un sinfín de propósitos, funcionando como API para la generación de texto o convirtiendo datos no estructurados en formatos organizados. Muchos de nosotros recurrimos a ChatGPT para nuestras tareas diarias, ya sea redactar correos electrónicos o participar en debates lúdicos con la IA.

La arquitectura de los plugins, también conocidos como “GPT”, gira en torno a la identificación de palabras clave a partir de respuestas y consultas y la ejecución de las funciones pertinentes. Estos plugins permiten interactuar con aplicaciones externas o activar funciones personalizadas.

Mientras que OpenAI fue pionera en permitir llamadas a funciones externas para la ejecución de tareas, Anthropic ha introducido recientemente una función mejorada llamada “Uso de herramientas”, que sustituye a su anterior mecanismo de llamada a funciones. Esta versión actualizada simplifica el desarrollo utilizando JSON en lugar de etiquetas XML. Además, Claude-3 Opus tiene una ventaja sobre los modelos GPT con su mayor ventana de contexto de 200.000 fichas, especialmente valiosa en escenarios específicos.

En este blog, exploraremos el concepto de “Uso de herramientas”, discutiremos sus características y ofreceremos orientación para empezar.

¿Qué es el “uso de herramientas”?

Claude tiene capacidad para interactuar con herramientas y funciones externas del lado del cliente, lo que te permite equipar a Claude con tus propias herramientas personalizadas para una gama más amplia de tareas.

El flujo de trabajo para utilizar Herramientas con Claude es el siguiente:

1. Proporcionar a Claude herramientas y una solicitud de usuario (solicitud API)
   • Define un conjunto de herramientas para que Claude pueda elegir.
   • Inclúyelos junto con la consulta del usuario en la consulta de generación de texto.
2. Claude selecciona una herramienta
   • Claude analiza la petición del usuario y la compara con todas las herramientas disponibles para seleccionar la más relevante.
   • Utilizando el proceso de “pensamiento” del LLM, identifica las palabras clave necesarias para la herramienta correspondiente.
3. Generación de respuesta (Respuesta API)
   • Al finalizar el proceso, se genera como salida la petición de pensamiento, junto con la herramienta y los parámetros seleccionados.

Tras este proceso, ejecuta la función/herramienta seleccionada y utiliza su salida para generar otra respuesta si es necesario.

Esquema general de la herramienta

Este esquema sirve para comunicar al LLM los requisitos del proceso de llamada a la función. No llama directamente a ninguna función ni desencadena ninguna acción por sí mismo. Para garantizar una identificación precisa de las herramientas, debe facilitarse una descripción detallada de cada una de ellas. Properties del esquema se utilizan para identificar los parámetros que se pasarán posteriormente a la función.

Demostración

Vamos a construir herramientas para rastrear la web y encontrar el precio de cualquier acción.

Herramientas Esquema

En la herramienta scrape_website, se obtendrá la URL del sitio web desde la petición del usuario. En cuanto a la herramienta stock_price, identificará el nombre de la empresa a partir de la consulta del usuario y lo convertirá en un ticker yfinance.

Pregunta al usuario

Haciendo al bot dos consultas, una para cada herramienta, obtenemos los siguientes resultados:

El proceso de reflexión enumera todos los pasos que sigue el LLM para seleccionar con precisión la herramienta correcta para cada consulta y ejecutar las conversiones necesarias, tal como se describe en las descripciones de las herramientas.

Seleccionar la herramienta adecuada

Tendremos que escribir algún código adicional que active las funciones pertinentes en función de las condiciones.

Esta función sirve para activar el código apropiado basándose en el nombre de la herramienta recuperado en la respuesta LLM. En la primera condición, raspamos la URL del sitio web obtenida de la entrada Herramienta, mientras que en la segunda condición, obtenemos el ticker de la acción y lo pasamos a la biblioteca python yfinance.

Ejecutar las funciones

Pasaremos el ToolUseBlock completo en la función select_tool() para activar el código correspondiente.

Salidas

1. Primera pregunta
2. Segunda pregunta

Si quieres ver el código fuente completo de esta demostración, puedes consultar este cuaderno.

Algunos casos prácticos

La función “uso de herramientas” para Claude eleva la versatilidad de la LLM a un nivel completamente nuevo. Aunque el ejemplo proporcionado es fundamental, sirve de base para ampliar la funcionalidad. He aquí una aplicación real de la misma:

¡Ayer @AnthropicAI lanzó una beta de uso de herramientas!

Aquí tienes un ejemplo de algo que construí con él: ¡un bot de atención al cliente que realmente puede resolver tu problema!

Estoy deseando ver qué más construye la gente! https://t.co/Xmi7pnwouS pic.twitter.com/T5bE4peexR

– Erik Schluntz (@ErikSchluntz) 5 de abril de 2024

Para encontrar más casos de uso, puedes visitar el repositorio oficial de Anthropic
aquí
.

Hugging Face se ha convertido rápidamente en una plataforma de referencia en la comunidad del aprendizaje automático, con un amplio conjunto de herramientas y modelos para la PNL, la visión por ordenador y otros campos. Una de sus ofertas más populares es Hugging Face Spaces, una plataforma colaborativa donde los desarrolladores pueden compartir aplicaciones y demostraciones de aprendizaje automático. Estos “espacios” permiten a los usuarios interactuar directamente con los modelos, ofreciendo una experiencia práctica con la tecnología de IA de vanguardia.

En este artículo, destacaremos cinco destacados Espacios de Caras Abrazadas que deberías visitar en 2024. Cada uno de estos espacios proporciona una herramienta o generador único que aprovecha el inmenso poder de los modelos actuales de IA. Profundicemos en los detalles.

EpicrealismXL

Epicrealismxl es un generador de texto a imagen de última generación que utiliza el modelo epicrealism-xl de stablediffusion. Este espacio te permite proporcionar a la aplicación una indicación, indicaciones negativas y pasos de muestreo para generar imágenes impresionantes. Tanto si eres un artista en busca de inspiración como un comercial en busca de elementos visuales, epicrealismxl ofrece una generación de imágenes de alta calidad que es tan realista como épica.

Podcastify

Podcastify revoluciona la forma de consumir contenido escrito convirtiendo artículos en podcasts de audio escuchables. Sólo tienes que pegar la URL del artículo que deseas convertir en el cuadro de texto, hacer clic en “Podcastify” y ¡voilá! Tienes un podcast recién generado listo para que lo escuches o lo veas en la pestaña de conversación. Esta herramienta es perfecta para las personas multitarea que prefieren el aprendizaje auditivo o para las personas que se desplazan.

Dalle-3-xl-lora-v2

Otro generador estelar de texto a imagen, dalle-3-xl-lora-v2, utiliza el infame modelo DALL-E 3. De funcionamiento similar a epicrealismxl, esta herramienta te permite generar imágenes a partir de indicaciones textuales. DALL-E 3 es conocido por su versatilidad y creatividad, lo que lo convierte en una opción excelente para generar visuales complejos y únicos para diversas aplicaciones.

AI Web Scraper

AI Scraper pone a tu alcance funciones avanzadas de raspado web sin necesidad de conocimientos de programación. Esta herramienta sin código te permite raspar y resumir fácilmente contenido web utilizando modelos avanzados de IA alojados en Hugging Face Hub. Introduce la petición que desees y la URL de origen para empezar a extraer información útil en formato JSON. Esta herramienta es indispensable para periodistas, investigadores y creadores de contenidos.

Generador de códigos QR AI

El Generador de Códigos QR AI lleva tus códigos QR a un nivel artístico totalmente nuevo. Al utilizar la imagen del código QR como imagen inicial y de control, esta herramienta te permite generar Códigos QR que se funden de forma natural con el aviso que proporciones. Ajusta los parámetros de la báscula de fuerza y acondicionamiento para crear códigos QR estéticamente agradables que sean a la vez funcionales y bonitos.

Conclusión

Los Espacios Cara Abrazo son un testimonio de los rápidos avances en el aprendizaje automático y la IA. Tanto si eres un artista, un creador de contenidos, un vendedor o simplemente un entusiasta de la IA, estos cinco espacios principales ofrecen diversas herramientas y generadores que pueden mejorar tu flujo de trabajo y encender tu creatividad. Asegúrate de explorar estos espacios para mantenerte a la vanguardia en 2024. Si quieres conocer los 5 mejores LLM de código abierto en 2024, lee nuestro blog aquí.