El éxito masivo de ChatGPT obligó rápidamente a todas las empresas de tecnología a comenzar a invertir en inteligencia artificial e investigación de aprendizaje profundo y a aprender cómo integrar estas tecnologías en sus productos. Es una situación diferente a todo lo que hemos visto antes, pero la IA está apenas en su infancia.
Pero no se trata sólo de chatbots inteligentes y generadores de texto a imágenes. Existe una gran especulación de que hay herramientas de inteligencia artificial increíblemente impresionantes en el horizonte. Verificar Las formas en que las tecnologías de IA dañan el equilibrio ecológico.
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Búsqueda semántica con bases de datos vectoriales.
Las consultas de búsqueda semántica se prueban para proporcionar mejores resultados de búsqueda a las personas. Actualmente, los motores de búsqueda utilizan algoritmos centrados en palabras clave para proporcionar información relevante a los usuarios. Sin embargo, la dependencia excesiva de las palabras clave plantea muchos problemas, como una comprensión limitada del contexto, los especialistas en marketing explotan el exceso de SEO y resultados de búsqueda de baja calidad debido a la dificultad de articular consultas complejas.
A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales, la búsqueda semántica utiliza incrustaciones de palabras y mapeo semántico para comprender el contexto de la consulta antes de presentar los resultados de la búsqueda. Entonces, en lugar de depender de un conjunto de palabras clave, la búsqueda semántica proporciona resultados basados en la semántica o el significado de una consulta en particular.
El concepto de búsqueda semántica existe desde hace algún tiempo. Sin embargo, las empresas tienen dificultades para implementar dicha funcionalidad debido a la lentitud y el uso intensivo de recursos de la búsqueda semántica.
La solución es mapear las incorporaciones de vectores y almacenarlas en una base de datos de vectores de gran tamaño. Al hacerlo, se reducen significativamente los requisitos de potencia informática y se aceleran los resultados de búsqueda al limitarlos a la información más relevante.
Las bases de datos vectoriales permiten la creación de experimentos basados en la búsqueda de vectores. Un desarrollador de aplicaciones puede utilizar modelos de código abierto, herramientas de aprendizaje automático y servicios de modelos básicos para crear incrustaciones y fuentes de bases de datos vectoriales. Esto requiere sólo una experiencia mínima en aprendizaje automático.
Las grandes empresas tecnológicas y las nuevas empresas como Pinecone, Redis y Milvus están invirtiendo actualmente en bases de datos vectoriales para proporcionar capacidades de búsqueda semántica en sistemas de recomendación, motores de búsqueda, sistemas de gestión de contenidos y chatbots.
Democracia de la inteligencia artificial
Aunque esto no representa necesariamente un avance técnico, muchas grandes empresas tecnológicas están interesadas en democratizar la IA. Para bien o para mal, ahora se están entrenando modelos de IA de código abierto y se les están otorgando licencias más permisivas para que las organizaciones los utilicen y controlen.
mencionado El periodico de Wall Street Meta está comprando aceleradores de IA Nvidia H100 y pretende desarrollar una IA que compita con el reciente modelo GPT-4 de OpenAI.
Actualmente no existe ningún LLM disponible públicamente que pueda igualar el rendimiento bruto de GPT-4. Pero con la promesa de Meta de un producto competitivo con licencias más permisivas, las empresas finalmente pueden mejorar el modelo LLM sin el riesgo de que secretos comerciales y datos confidenciales queden expuestos y utilizados en su contra. Verificar Una guía completa para empezar y utilizar el modelo Llama 2 de forma eficaz.
Agentes de IA y startups de múltiples agentes
Actualmente hay varios proyectos piloto en marcha para desarrollar agentes de inteligencia artificial que requieren poca o ninguna instrucción para lograr un objetivo particular. Quizás recuerdes los conceptos de agentes de IA de GPT automático, una herramienta de inteligencia artificial que automatiza sus procedimientos.
La idea es que el agente gane total autonomía a través de una autoevaluación constante y una corrección automática. El concepto de trabajo para lograr la autorreflexión y la corrección es que el agente se motive constantemente en cada paso del camino sobre qué acción realizar, los pasos para hacerlo, qué errores ha cometido y qué puede hacer para mejorar. . .
El problema es que los modelos actuales utilizados en aplicaciones de IA tienen poca comprensión semántica. Esto les hace alucinar y proporcionar información falsa, dejándolos atrapados en un bucle interminable de autoevaluación y corrección.
Proyectos como MetaGPT Multi-Agent Framework tienen como objetivo resolver el problema mediante el uso de varios agentes de IA simultáneamente para reducir este tipo de alucinaciones. Se configuran marcos de múltiples agentes para simular cómo opera una startup. A cada agente de esta startup se le asignarán puestos como director de proyecto, diseñador de proyecto, programador y evaluador. Al dividir objetivos complejos en tareas más pequeñas y delegarlas a diferentes agentes de IA, es más probable que estos agentes alcancen los objetivos establecidos.
Por supuesto, estos marcos se encuentran todavía en una etapa muy temprana de desarrollo y aún es necesario resolver muchas cuestiones. Pero con modelos más potentes, una mejor infraestructura de IA y una I+D continua, es sólo cuestión de tiempo antes de que estén disponibles agentes de IA eficientes y empresas de IA multiagente. Verificar Aprovechando al máximo ChatGPT: cómo utilizar GPT-4 para mejorar su experiencia de chat ahora mismo.
preguntas comunes
P1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que se ocupa del desarrollo de sistemas tecnológicos inteligentes capaces de realizar tareas que requieren un pensamiento inteligente.
P2. ¿Cómo se entrenan los modelos inteligentes para comprender el lenguaje humano?
Los modelos inteligentes se entrenan presentándoles un enorme conjunto de datos que contiene varios textos y etiquetas, lo que les permite extraer leyes y patrones en el lenguaje.
P3. ¿Cuáles son las aplicaciones actuales más destacadas de la tecnología de inteligencia artificial?
Las aplicaciones actuales de la IA incluyen áreas como la traducción automática, los sistemas de recomendación, el diagnóstico de enfermedades y la mejora de la experiencia del usuario en aplicaciones y sitios web.
P4. ¿Puede la inteligencia artificial comprender las emociones humanas?
Los investigadores están trabajando para desarrollar modelos capaces de capturar y comprender las emociones humanas mediante el análisis del lenguaje y el comportamiento.
P5. ¿Cuáles son los desarrollos futuros esperados en el campo de la inteligencia artificial?
Se espera que el futuro de la tecnología vea avances en áreas como las aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina, la robótica inteligente y una mejor comprensión integral del lenguaje humano.
Dando forma a nuestro futuro con inteligencia artificial
Las grandes empresas y nuevas empresas están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA y su infraestructura. Por lo tanto, podemos esperar que el futuro de la IA generativa proporcione un mejor acceso a información útil a través de búsqueda semántica, agentes de IA totalmente autónomos y empresas de IA más avanzadas, y modelos de alto rendimiento que estén disponibles gratuitamente para que empresas e individuos los utilicen y ajusten. .
Si bien es emocionante, también es importante que nos tomemos nuestro tiempo para considerar la ética de la IA, la privacidad del usuario y el desarrollo responsable de los sistemas e infraestructura de IA. Recordemos que el desarrollo de la IA generativa no se trata sólo de construir sistemas más inteligentes; También se trata de remodelar nuestros pensamientos y asumir la responsabilidad de la forma en que utilizamos la tecnología. Puedes ver ahora Inteligencia artificial y riesgos de privacidad: protección de sus datos en un mundo automatizado.
