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Las 5 bases de datos vectoriales que hay que probar en 2024

Posted on December 15, 2023 by Oriol Zertuche - Inteligencia artificial

Las bases de datos vectoriales, también denominadas bases de datos vectorizadas o almacenes vectoriales, constituyen una categoría especializada de bases de datos concebida para el almacenamiento y la recuperación eficientes de vectores de alta dimensión.

En el contexto de las bases de datos, un vector denota una serie organizada de valores numéricos que significan una posición dentro de un espacio multidimensional. Cada componente del vector corresponde a una característica o dimensión distinta.

Estas bases de datos resultan especialmente adecuadas para manejar aplicaciones que trabajan con conjuntos de datos extensos e intrincados, que abarcan ámbitos como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el tratamiento de imágenes y la búsqueda de similitudes.

Las bases de datos relacionales convencionales pueden encontrar dificultades a la hora de gestionar datos de alta dimensión y ejecutar búsquedas de similitud con una eficiencia óptima. En consecuencia, las bases de datos vectoriales surgen como una alternativa valiosa en tales escenarios.

¿Cuáles son los principales atributos de las bases de datos vectoriales?

Los atributos clave de las bases de datos vectoriales abarcan:

Almacenamiento optimizado de vectores

Las bases de datos vectoriales se optimizan para el almacenamiento y la recuperación de vectores de alta dimensión, a menudo mediante la aplicación de estructuras de datos y algoritmos especializados.

Búsqueda avanzada de similitudes

Estas bases de datos destacan en la realización de búsquedas de similitud, lo que permite a los usuarios localizar vectores muy próximos o similares a un vector de consulta proporcionado en función de métricas predefinidas, como la similitud coseno o la distancia euclídea.

Escalabilidad

La arquitectura de las bases de datos vectoriales está diseñada para escalar horizontalmente, lo que facilita la gestión eficaz de grandes volúmenes de datos y consultas al distribuir la carga computacional entre varios nodos.

Soporte para incrustaciones

Las bases de datos vectoriales, empleadas con frecuencia para almacenar incrustaciones vectoriales generadas por modelos de aprendizaje automático, desempeñan un papel crucial en la representación de datos dentro de un espacio continuo y denso. Tales incrustaciones encuentran aplicaciones comunes en tareas como el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de imágenes.

Procesamiento en tiempo real

Numerosas bases de datos vectoriales se optimizan para el procesamiento en tiempo real o casi real, lo que las hace idóneas para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y un rendimiento de baja latencia.

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial es una base de datos especializada diseñada para almacenar datos como vectores multidimensionales que representan diversos atributos o cualidades. Cada pieza de información, como palabras, imágenes, sonidos o vídeos, se convierte en lo que se denomina vectores.

Toda la información se transforma en estos vectores mediante métodos como modelos de aprendizaje automático, incrustación de palabras o técnicas de extracción de características.

La principal ventaja de esta base de datos reside en su capacidad para localizar y recuperar datos con rapidez y precisión basándose en la proximidad o similitud de los vectores.

Este enfoque permite realizar búsquedas basadas en la relevancia semántica o contextual, en lugar de depender únicamente de coincidencias precisas o criterios específicos, como ocurre en las bases de datos tradicionales.

Digamos que estás buscando algo. Con una base de datos vectorial, puedes:

Busca canciones que tengan una melodía o un ritmo similares.
Descubra artículos que hablen de ideas o temas similares.
Localiza gadgets que parezcan similares en función de sus características y reseñas.

¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?

Imagine las bases de datos tradicionales como tablas que almacenan ordenadamente cosas sencillas como palabras o números.

Ahora, piense en las bases de datos vectoriales como sistemas superinteligentes que manejan información compleja conocida como vectores utilizando métodos de búsqueda únicos.

A diferencia de las bases de datos normales, que buscan coincidencias exactas, las bases de datos vectoriales adoptan un enfoque diferente. Se trata de encontrar la coincidencia más cercana utilizando medidas especiales de similitud.

Estas bases de datos se basan en una fascinante técnica de búsqueda denominada búsqueda por vecino más próximo aproximado (RNA).

Ahora bien, el secreto del funcionamiento de estas bases de datos reside en algo llamado “incrustaciones”.

Los datos no estructurados, como texto, imágenes o audio, no encajan perfectamente en tablas.

Por eso, para dar sentido a estos datos en la IA o el aprendizaje automático, se transforman en representaciones numéricas mediante incrustaciones.

Redes neuronales especiales hacen el trabajo pesado de este proceso de incrustación. Por ejemplo, las incrustaciones de palabras las convierten en vectores de forma que las palabras similares terminan más cerca unas de otras en el espacio vectorial.

Esta transformación actúa como un traductor mágico que permite a los algoritmos comprender las conexiones y semejanzas entre distintos elementos.

Así pues, piense en las incrustaciones como una especie de traductor que convierte los datos no numéricos en un lenguaje que los modelos de aprendizaje automático pueden entender.

Esta transformación ayuda a estos modelos a detectar patrones y vínculos en los datos de forma más eficaz.

¿Cuáles son las mejores bases de datos vectoriales para 2024?

Hemos preparado una lista de las 5 principales bases de datos de vectores para 2024:

1. Piña

Lo primero es lo primero: Pinecone no es de código abierto.

Se trata de una base de datos vectorial en la nube gestionada por los usuarios a través de una sencilla API, que no requiere configuración de infraestructura.

Pinecone permite a los usuarios iniciar, gestionar y mejorar sus soluciones de IA sin la molestia de ocuparse del mantenimiento de la infraestructura, la supervisión de los servicios o la solución de problemas de algoritmos.

Esta solución procesa los datos con rapidez y permite a los usuarios emplear filtros de metadatos y compatibilidad con índices dispersos y densos, lo que garantiza resultados precisos y rápidos en los distintos requisitos de búsqueda.

Sus principales características son:

Identificación de entradas duplicadas.

Ranking de seguimiento.
Realización de búsquedas de datos.
Clasificar los datos.
Eliminación de entradas duplicadas.

Para más información sobre Pinecone, consulte el tutorial “
Dominio de las bases de datos vectoriales con Pinecone”
de Moez Ali, disponible en Data Camp.

2. Croma

Chroma es una base de datos de incrustación de código abierto diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones LLM (Large Language Model).

Su principal objetivo es facilitar la integración de conocimientos, hechos y habilidades para los LLM.

Nuestra exploración de Chroma DB destaca su capacidad para manejar sin esfuerzo documentos de texto, transformar texto en incrustaciones y realizar búsquedas de similitud.

Características principales:

Equipado con diversas funcionalidades, como consultas, filtrado, estimaciones de densidad, etc.
Compatibilidad con LangChain (Python y JavaScript) y LlamaIndex.
Utiliza la misma API que opera en los cuadernos Python y se escala de forma eficiente al clúster de producción

Más información: ¿Qué es el marco API RAG y los LLM?

3. Weaviate

A diferencia de Pinecone, Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que simplifica el almacenamiento de objetos de datos e incrustaciones vectoriales de sus modelos ML preferidos.

Esta versátil herramienta se adapta a la perfección para gestionar miles de millones de objetos de datos sin problemas.

Realiza rápidamente una búsqueda 10-NN (10-Nearest Neighbors) en milisegundos entre millones de elementos.

A los ingenieros les resulta útil para vectorizar datos durante la importación o suministrar sus vectores, y elaborar sistemas para tareas como la extracción de preguntas y respuestas, el resumen y la categorización.

Características principales:

Módulos integrados para búsquedas basadas en IA, funcionalidad de preguntas y respuestas, fusión de LLM con sus datos y categorización automatizada.
Amplias funciones CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar).
Nube nativa, distribuida, capaz de escalar con cargas de trabajo en evolución y compatible con Kubernetes para un funcionamiento sin problemas.
Facilita la transición fluida de modelos ML a MLOps utilizando esta base de datos.

4. Qdrant

Qdrant funciona como una base de datos vectorial que permite realizar búsquedas de similitud vectorial con facilidad.

Funciona a través de un servicio API que facilita la búsqueda de los vectores de alta dimensión más estrechamente relacionados.

La utilización de Qdrant permite transformar incrustaciones o codificadores de redes neuronales en aplicaciones robustas para diversas tareas como emparejar, buscar y ofrecer recomendaciones. Algunas de las principales características de Qdrant son:

API flexible: Proporciona especificaciones OpenAPI v3 junto con clientes preconstruidos para múltiples lenguajes de programación.
Rapidez y precisión: Implementa un algoritmo HNSW personalizado para realizar búsquedas rápidas y precisas.
Filtrado avanzado: Permite filtrar los resultados en función de las cargas útiles vectoriales asociadas, mejorando la precisión de los resultados.
Soporte de datos diversos: Admite diversos tipos de datos, como coincidencias de cadenas, rangos numéricos, geolocalizaciones, etc.
Escalabilidad: Diseño nativo en la nube con capacidad de escalado horizontal para gestionar cargas de datos crecientes.
Eficacia: Desarrollado en Rust, optimiza el uso de recursos mediante la planificación dinámica de consultas para mejorar la eficiencia.

5. Faiss

Código abierto: Sí

Estrellas de GitHub: 23k

Desarrollada por Facebook AI Research, Faiss es una biblioteca de código abierto que resuelve el reto de la búsqueda y agrupación rápida y densa de similitudes vectoriales.

Ofrece métodos de búsqueda en conjuntos de vectores de distintos tamaños, incluidos los que pueden superar la capacidad de la memoria RAM.

Faiss también ofrece códigos de evaluación y asistencia para el ajuste de parámetros.

Características principales:

Recupera no sólo el vecino más próximo, sino también el segundo, el tercero y el k-ésimo vecino más próximo.
Permite la búsqueda de varios vectores simultáneamente, sin limitarse a uno solo.
Utiliza la búsqueda del mayor producto interior en lugar de la búsqueda mínima.
Admite otras distancias como L1, Linf, etc., aunque en menor medida.
Devuelve todos los elementos dentro de un radio especificado de la ubicación de la consulta.
Ofrece la opción de guardar el índice en disco en lugar de almacenarlo en RAM.

Faiss es una potente herramienta para acelerar las búsquedas de similitud de vectores densos, que ofrece una serie de funcionalidades y optimizaciones para realizar operaciones de búsqueda eficientes y eficaces.

Conclusión

En la actual era impulsada por los datos, los crecientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático ponen de relieve el papel crucial que desempeñan las bases de datos vectoriales.

Su excepcional capacidad para almacenar, explorar e interpretar vectores de datos multidimensionales se ha convertido en la base de un amplio espectro de aplicaciones basadas en IA.

Desde los motores de recomendación hasta el análisis genómico, estas bases de datos se erigen en herramientas fundamentales que impulsan la innovación y la eficacia en diversos ámbitos.

Preguntas más frecuentes

1. ¿Cuáles son las principales características que debo buscar en las bases de datos vectoriales?

Cuando consideres una base de datos vectorial, prioriza características como:

Funciones de búsqueda eficaces
Escalabilidad y rendimiento
Flexibilidad en los tipos de datos
Opciones avanzadas de filtrado
API y soporte de integración

2. ¿En qué se diferencian las bases de datos vectoriales de las tradicionales?

Las bases de datos vectoriales se distinguen de las tradicionales por su enfoque especializado de la gestión y el tratamiento de los datos. He aquí en qué se diferencian:

Estructura de datos: Las bases de datos tradicionales organizan los datos en filas y columnas, mientras que las bases de datos vectoriales se centran en almacenar y manejar vectores de alta dimensión, especialmente adecuados para datos complejos como imágenes, texto e incrustaciones.
Mecanismos de búsqueda: Las bases de datos tradicionales utilizan principalmente coincidencias exactas o criterios establecidos para las búsquedas, mientras que las bases de datos vectoriales emplean búsquedas basadas en similitudes, lo que permite obtener resultados más relevantes desde el punto de vista contextual.
Funcionalidad especializada: Las bases de datos vectoriales ofrecen funcionalidades únicas, como la búsqueda del vecino más cercano, la búsqueda de rangos y el manejo eficiente de datos multidimensionales, que satisfacen los requisitos de las aplicaciones impulsadas por la IA.
Rendimiento y escalabilidad: Las bases de datos vectoriales están optimizadas para manejar datos de alta dimensión de manera eficiente, lo que permite búsquedas más rápidas y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos en comparación con las bases de datos tradicionales.

Comprender estas diferencias puede ayudar a elegir el tipo de base de datos adecuado en función de la naturaleza de los datos y las aplicaciones previstas.

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

Posted on November 23, 2023 by Oriol Zertuche - 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?

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

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.

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

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

Una herramienta de IA actualiza los grandes modelos lingüísticos LLM
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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