2023-11-08 08:31:09
🛠️ Estado actual del desarrollo de la IA
Actualmente, el desarrollo de la inteligencia artificial está «subiendo en la pila». Es decir, la base se ha establecido, y ahora podemos construir sobre ella, una etapa de desarrollo común en la tecnología. Antes de las aplicaciones generativas, la inteligencia artificial se utilizaba para tareas específicas (como el reconocimiento de imágenes). Y para cada tarea, los científicos de datos necesitaban construir modelos de IA a medida. Con la IA generativa despegando, los modelos base se están convirtiendo en la base de la «pila». Estos modelos, como DALL-E para generación de imágenes y GPT-3 para generación de texto, están pre-entrenados en conjuntos de datos enormes para generar texto o contenido coherente en respuesta a estímulos. Ahora, podemos construir sobre estos modelos pre-entrenados, lo que permite que la IA pase de la infraestructura a las aplicaciones.
💻 La alianza de infraestructura de IA (AIIA) lanzó recientemente una guía detallada sobre todo lo que los desarrolladores y aspirantes a desarrolladores necesitan saber sobre la rápidamente evolucionante pila de desarrollo de IA. En la guía, encontrarás una inmersión profunda en todo lo que necesitas para que los LLMs funcionen, cómo funciona la ingeniería de estímulos (y los diferentes enfoques), cómo ajustar un modelo existente, una exploración de los principales marcos (LangChain, Haystack, Semantic Kernel, y LlamaIndex), un análisis de los actores clave en las bases de datos vectoriales, los matices y desafíos de los modelos de código abierto, cómo las aplicaciones impulsadas por la IA y de estilo agente se basan en los LLMs y una predicción sobre el futuro de la IA. Con esta guía gratuita, te darás cuenta del potencial completo de la IA al entender sus capacidades y limitaciones actuales.
📚The AI Infrastructure Alliance (AIIA) acaba de publicar una guía completa sobre todo lo que los desarrolladores y aspirantes a desarrolladores necesitan saber sobre la pila de desarrolladores de IA en rápida evolución. En la guía encontrarás:
– Una inmersión profunda en todo lo que necesitas para que los LLMs funcionen
– Cómo funciona la ingeniería de estímulos (y los diferentes enfoques)
– Cómo ajustar un modelo existente
– Una exploración de los principales marcos (LangChain, Haystack, Semantic Kernel, y LlamaIndex)
– Un análisis de los actores clave en las bases de datos vectoriales
– Los matices y desafíos de los modelos de código abierto
– Cómo las aplicaciones impulsadas por la IA y de estilo agente se basan en los LLMs
– Una predicción sobre el futuro de la IA