La inteligencia artificial (IA) generativa destaca por su capacidad para producir respuestas de texto basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), en los que la IA se entrena con un gran número de puntos de datos. La buena noticia es que el texto generado suele ser fácil de leer y proporciona respuestas detalladas y globalmente pertinentes a las preguntas planteadas a través del software, generalmente llamadas consultas.
Un LLM de marca centraliza la identidad de su marca, garantizando que cada interacción hable el mismo idioma, sin problemas.
¿Se acabará el SaaS? Quizás no ahora. Quizás nunca. Pero hay mucho que tener en cuenta con nuestros amigos de Agentic AI.
Resultados recientes muestran que los modelos lingüísticos de gran tamaño tienen dificultades para realizar tareas de composición, lo que sugiere un límite estricto a sus capacidades.
Lo que llamamos “IA” en el contexto empresarial actual es en realidad una rama de la inteligencia artificial llamada aprendizaje automático. Dentro del aprendizaje automático, una nueva arquitectura (transformador) nos permitió construir un paradigma completamente nuevo para la IA (lo que llamamos “IA generativa”), que se basa en un tipo de modelo computacional llamado modelo de lenguaje grande (LLM).
Dos de los principales actores de San Francisco en el campo de la inteligencia artificial han desafiado al público a que proponga preguntas capaces de poner a prueba las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) como Google Gemini y o1 de OpenAI.
Los avances científicos se basan en décadas de trabajo diligente y experiencia, salpicados de destellos de ingenio y, a veces, de serendipia.
¿Cómo deberían las empresas evaluar los casos de uso de la IA para ver el potencial de los LLM?
Un simple plato de verduras ha encontrado los enormes puntos ciegos de la IA generativa y señala el camino para solucionarlos.
OpenAI presentó OpenAI o1, la última familia de modelos del chatbot ChatGPT.