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Knowledge Generation y Knowledge Integration

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Recursos

Generar y enriquecer el conocimiento son dos habilidades cruciales en esta era de la información acelerada y la inteligencia artificial. Hoy vamos a desglosar cómo pueden aplicarse estas habilidades utilizando modelos de AI, en particular ChatGPT, tanto si tu interés es educativo, laboral o simplemente de curiosidad personal.

¿Qué es Knowledge Generation?

El término "Knowledge Generation", o generación de conocimiento, hace referencia al proceso en el que le solicitamos a un modelo de generación de texto, como podría ser ChatGPT, que nos provea información o datos específicos sobre un tema determinado. El objetivo es crear una base sólida para partir de ella y elaborar contenidos o solicitudes más complejas.

Para dar un ejemplo práctico, digamos que necesitas redactar un blog sobre una plataforma educativa. Podrías empezar pidiendo a ChatGPT que genere un texto básico. Luego, con esos datos en mano, puedes ajustar el enfoque o profundizar en detalles de interés especial.

Beneficios de la generación de conocimiento:

  • Permite tener información rápida sobre un tema.
  • Brinda un punto de partida para elaborar contenido más detallado.
  • Facilita el entendimiento de la información que ya posee el modelo.

¿Cómo funciona Knowledge Integration?

Por otro lado, "Knowledge Integration" se refiere a la incorporación de nuevos datos y hechos al conocimiento ya existente dentro de un modelo de inteligencia artificial. Suena complejo, pero con un ejemplo se aclara rápido:

Imagina que preguntas a ChatGPT sobre "Stable Diffusion", un modelo de AI relativamente nuevo. Si ChatGPT no conoce el tema por limitaciones de su base de datos, puedes introducir datos clave y pedirle que integre esa información con lo que ya sabe sobre modelos de AI similares.

Claves para una buena integración de conocimiento:

  1. Identifica los límites de conocimiento del modelo de AI.
  2. Proporciona información actual y precisa.
  3. Pide al modelo que relacione los nuevos datos con lo que ya sabe.

Aplicaciones concretas de estas técnicas

Tras entender estas técnicas, el desafío se centra en cómo aplicarlas. Aquí algunos ejemplos:

  1. Genera una lista de hechos y estadísticas para enriquecer un artículo sobre educación en línea.
  2. Integra datos recientes sobre avances tecnológicos para actualizar el contenido de un curso especializado.
  3. Crea material educativo estructurado, como una serie de videos para YouTube abordando distintos aspectos de un tema complejo.

La belleza de estas prácticas radica en su versatilidad. Con un modelo como ChatGPT, puedes realizar estos procedimientos en innumerables campos del saber, derivando en una sinergia entre la inteligencia artificial y la creatividad humana.

Para cerrar, esencialmente estas dos técnicas te ofrecen un marco de trabajo para interactuar eficientemente con modelos de AI en la producción y enriquecimiento de conocimientos. Te invito a experimentar con ambos métodos en tus proyectos y descubrir cómo pueden añadir valor a tu trabajo. Recuerda, el límite es tu creatividad.

Aportes 71

Preguntas 13

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Apuntes:

Una técnica utilizada para mejorar los modelos de lenguaje, incluye la capacidad de generar y/o incorporar conocimiento o información para ayudar al modelo a generar respuestas mucho más precisas.

Knowledge Generation

Es la capacidad del modelo para generar nueva información o conocimiento y luego ser usada como parte del prompt. Este concepto consiste en guiar al modelo a darnos información específica sobre algún tema y que luego pueda utilizar toda esa información para generar respuestas precisas a problemas más complejos.

El siguiente ejemplo (extraido de Prompt Engineering Guide) demuestra el concepto de Knowledge Generation. Iniciamos con un prompt sencillo en el que la respuesta generada por el modelo no es correcta.

📥 Prompt: “Parte del golf es tratar de obtener un puntaje más alto que los demás. Sí o no?”
❌ Respuesta: Sí.


Estos errores o limitaciones del modelo podemos mejorarlos a través de la técnica de generación de conocimiento, introduciendo prompts que guíen al modelo a aprender sobre lo que preguntamos para luego poder dar una respuesta correcta a la pregunta puntual. Para este caso, en el prompt realizamos una afirmación que no es precisa para que el modelo corrija esta información. Luego, al pasar el prompt que generaba la respuesta incorrecta, utilizará el conocimiento generado por si mismo para dar una respuesta mucho más precisa:

📥 Prompt: “Parte del golf es tratar de obtener un puntaje más alto que los demás.”
🧠 Respuesta: El objetivo del golf es jugar un conjunto de hoyos en el menor número de golpes. Una ronda de golf típicamente consta de 18 hoyos. Cada hoyo se juega una vez en la ronda en un campo de golf estándar. Cada golpe se cuenta como un punto, y el número total de golpes se utiliza para determinar el ganador del juego.

📥 Prompt: “Parte del golf es tratar de obtener un puntaje más alto que los demás. Sí o no?”
✅ Respuesta: No, el objetivo del golf no es obtener un total de puntos más alto que los demás. Al contrario, el objetivo es jugar un conjunto de hoyos en el menor número de golpes posible. El número total de golpes se utiliza para determinar el ganador del juego, no el número total de puntos.

Knowledge Integration

Es la capacidad del modelo para integrar conocimiento que no conoce, con los datos que sí entiende, para poder generar conocimiento sobre temas particulares que no se encontraban en sus datos de entrenamiento, con el objetivo de ampliar su conocimiento sobre el tema y proporcionar respuestas más detalladas y precisas. A diferencia del Knowledge Generation, en este caso somos nosotros quienes le damos a conocer la nueva información a través de los prompts, para que luego pueda seguir instrucciones usando dicha información.

En el siguiente ejemplo, le preguntamos a GPT-3 sobre GPT-4, modelo que hasta la fecha de corte de su conocimiento, no existía.

📥 Prompt: “¿Qué es GPT-4?”
❌ Respuesta: GPT-4 es una hipotética versión futura de la familia de modelos de lenguaje GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI. Actualmente, el modelo más avanzado de esta familia es GPT-3, lanzado en 2020. GPT-4 sería una versión mejorada de GPT-3, con un mayor número de parámetros y una capacidad aún mayor para generar texto coherente y humano-like. Sin embargo, no se sabe cuándo será lanzado o cuáles serán sus características específicas.


Ahora, a través de una instrucción, vamos a integrarle información reciente de OpenAI sobre GPT-4, para que la integre a sus conocimientos previos y pueda generarnos respuesta mucho más precisa, ahora conociendo detalles sobre GPT-4 que anteriormente no conocía.

📥 Prompt: Integra la siguiente información con tu conocimiento en modelos de AI.

Información: GPT-4 es un gran modelo multimodal (que acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto) que exhibe un rendimiento a nivel humano en varios puntos de referencia académicos y profesionales. Por ejemplo, aprueba un examen de barra simulado con una puntuación de alrededor del 10 % superior de los examinados; por el contrario, la puntuación de GPT-3.5 se situó en torno al 10 % inferior. En una conversación informal, la distinción entre GPT-3.5 y GPT-4 puede ser sutil. La diferencia surge cuando la complejidad de la tarea alcanza un umbral suficiente: GPT-4 es más confiable, creativo y capaz de manejar instrucciones mucho más matizadas que GPT-3.5.

Para comprender la diferencia entre los dos modelos, se probó en una variedad de puntos de referencia, incluida la simulación de exámenes que fueron diseñados originalmente para humanos. Se procedió usando las pruebas disponibles públicamente más recientes (en el caso de las preguntas de respuesta libre de las Olimpiadas y AP) o comprando las ediciones 2022-2023 de los exámenes de práctica. No se realizó ningún entrenamiento específico para estos exámenes. El modelo detectó una minoría de los problemas en los exámenes durante el entrenamiento.”

🧠 Respuesta: (…)

📥 Prompt: “¿Qué es GPT-4?”
✅ Respuesta: GPT-4 es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial que acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto, y se caracteriza por ser un gran modelo multimodal que exhibe un rendimiento a nivel humano en varios puntos de referencia académicos y profesionales. GPT-4 ha superado a su predecesor, GPT-3.5, en términos de confiabilidad, creatividad y capacidad para manejar instrucciones más matizadas. Además, se ha probado en una variedad de puntos de referencia, incluyendo la simulación de exámenes diseñados originalmente para humanos, en los cuales ha obtenido resultados sobresalientes.

Una técnica muy útil para generar el knowledge integration es el usar Bing chat para generar la información y posteriormente usar esta información en ChatGPT, esto debido a que Bing chat da respuestas mucho más actualizadas que ChatGPT y adicionalmente suele poner las fuentes de todo lo que dice por lo que es fácil comprobar si lo que dice es correcto o no.

15. Knowledge Generation y Knowledge Integration -

Knowledge Generation

Solicitarle al modelo que me genere conocimiento de algún tema en específico o detallarle que quiero saber de algún tema en específico para luego utilizarlo como base y afinar el prompt o resultado de lo que quiero pedirle al modelo.

Darle un output

Luego, utilizando el output anterior, haz esto otro

Knowledge Integration

integra la siguiente información con base en información que ya conozcas

Knowledge Generation y Knowledge Integration: Conceptos y Explicación

En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se utilizan dos términos importantes para describir el proceso de creación y utilización de conocimientos: Knowledge Generation y Knowledge Integration. A continuación, explicaremos en qué consisten estos conceptos:

Knowledge Generation
Knowledge Generation, o generación de conocimiento, es el proceso mediante el cual se crea nuevo conocimiento a partir de datos y experiencias previas. En el contexto de la inteligencia artificial, este proceso implica la creación de modelos y algoritmos que pueden analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y relaciones que no son evidentes para los seres humanos.

El proceso de Knowledge Generation es fundamental para el desarrollo de nuevas tecnologías y aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial. Por ejemplo, la creación de un nuevo modelo de lenguaje que pueda entender el contexto y el significado de las palabras, podría ser considerado como un proceso de Knowledge Generation.

Knowledge Integration
Knowledge Integration, o integración de conocimiento, es el proceso mediante el cual se utiliza el conocimiento generado para mejorar la toma de decisiones y resolver problemas en diferentes contextos. En el contexto de la inteligencia artificial, este proceso implica la integración de los modelos y algoritmos generados en sistemas y aplicaciones reales.

El proceso de Knowledge Integration es fundamental para la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial en diferentes industrias y aplicaciones. Por ejemplo, la integración de un modelo de lenguaje en una aplicación de asistente virtual, podría ser considerado como un proceso de Knowledge Integration.

Importancia de Knowledge Generation y Knowledge Integration
Tanto Knowledge Generation como Knowledge Integration son procesos fundamentales para el desarrollo y aplicación de tecnologías basadas en inteligencia artificial. Sin Knowledge Generation, no sería posible crear nuevos modelos y algoritmos que puedan mejorar la toma de decisiones y resolver problemas complejos. Sin Knowledge Integration, estos modelos y algoritmos no podrían ser integrados en sistemas y aplicaciones reales, lo que limitaría su utilidad práctica.

En resumen, Knowledge Generation y Knowledge Integration son conceptos fundamentales en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La generación de conocimiento permite la creación de nuevos modelos y algoritmos a partir de datos y experiencias previas, mientras que la integración de conocimiento permite la utilización de estos modelos y algoritmos en sistemas y aplicaciones reales. Ambos procesos son esenciales para el desarrollo y aplicación efectiva de tecnologías basadas en inteligencia artificial.

Para minimizar las alucinaciones, agregando al prompt:
“Primero busca información relevante, entonces responde basado en la información relevante y la información que te he dado. Si no puedes responder en base a la información, dime que no tienes información suficiente.”

Estoy usando Chat GPT como una herramienta para mejorar mi italiano.

Algunos de los prompts que he diseñado.

Eres un profesor experto en enseñanza de los idiomas Inglés, Italiano y Portugués. Usarás todos los recursos disponibles para ayudarme a aprender estos idiomas y mejorar mis habilidades, iniciaremos con conversaciones, corregirás cualquier error que cometa, ofrecerás sugerencias de como mejorar mis oraciones para sonar como un nativo. Me harás preguntas después de cada respuesta que yo te ofrezca para continuar la conversación.
Es clara tu función?

Sin embargo el chat no estaba corrigiendo mis errores por lo que le resalté que debia corregirme cada vez que me equivocara. Le pedí que respondiera primero el tema principal de la conversación y luego agregara sus correcciones.

Voglio che mi correggi ogni bolta che commetto un errore. Puoi dirmi gli errori dopo rispondere il tema principale della conversazione

Y ahora he generado un prompt con un temario a cubrir para ser competente en el nivel B1 de italiano.
Knowledge generation

Genera una guia sobre los temas que deberia aprender en el nivel B1 de italiano a modo de syllabus. Usa un formato de salida tipo outline.

Usando el syllabus anterior, genera una serie de talleres a realizar. Indica lo que el estudiante deberá investigar, aprender y realizar en cada uno de estos talleres.

Después solicité más detalles sobre los talleres iniciales.

Podrias dar mas detalles sobre los talleres de Gramática y sintaxis?

Aca les dejo la integracion sobre Stable Diffusion:
Integra la siguiente informacion con tu conocimient en modelos de AI Text to Image
Informacion = Stable Diffusion es un modelo de aprendizaje profundo de text to image lanzado en 2022. Se utiliza principalmente para generar imagenes detalladas condicionadas a descripciones de texto, aunque tambien se puede aplicar a otras tareas como el outpanting e inpainting. Fue desarrollado por la startup Stability AI en colaboracion con varios investigadores academicos y organizaciones sin fines de lucro.

Stable Diffusion es un modelo de difusion latente. Una especie de red neuronal generativa profunda, su codigo y pesos de modelo han sido publicados de manera gratuita y puede ejecutrase en la mayoria de hardware de consumo equipado con una GPU modesta con al menos 8 gb de VRAM. Esto marco un alejamiento de los modelos previos de texto a imagen propietarios, ya que Stable Diffusion es de codigo abierto y accesible a una gama mas amplia de investigadores y desarrolladores.

Clase 16 - Knowledge Generation y Knowledge integration


Resumen de la clase


¿Qué es Knowledge Generation?

  • Es una técnica de Prompt Engineering avanzada, la cual consiste en pedirle información al modelo de generación de texto, y usar esta misma información para generar mejores prompts y resultados.

¿Qué es Knowledge Integration?

  • Es una técnica de Prompt Engineering avanzada, la cual consiste en suministrarle información desconocida al modelo de generación de texto, con el fin de que el modelo la aprenda y luego la pueda usar para dar respuesta a futuras peticiones que le hagamos al modelo.

¿Es importante que sepamos qué conocimientos tiene Chat GPT para poder usar Knowledge Integration?

  • Sí.

¿Por qué es importante que sepamos qué conocimientos tiene Chat GPT para poder usar Knowledge Integration?

  • Esto es importante porque Chat GPT podrá recurrir a conocimientos que previamente tenía y a la nueva información suministrada, para así darnos mejores resultados.

¿Qué debemos escribir en nuestro Prompt para darle nueva información a Chat GPT?

  • Debemos escribir “Integra la siguiente información”, seguido de esto debemos de tener en cuenta el lugar o conocimiento al que queremos que Chat GPT agregue la nueva información, para que le sea más fácil relacionar los nuevos conocimientos con los nuevos. A continuación simplemente le escribimos “información = acá escribimos la nueva información”.

Creo que empezaré a crear contenido en YouTube con la ayuda de ChatGPT 😅

Esto lo tuve que realizar con la empresa donde trabajo, Savecash, no tenía ni idea de que se trataba, y me encargue de explicarle lo que era y sus servicios, además de su misións y con esto que me generará Pitch de ventas y una presentación para reclutamiento en linea

Hace unas semanas intente hacer Knowledge Integration sin saberlo, era sobre información del mundial pasado en Qatar…

Al final no pude porque me falto la palabra/instrucción clave, integra

Es genial saberlo ahora!!

Esta clase está genial, sigo aprendiendo bastante 🚀🔥

Me estaba preguntando si Chatgpt guardará esa información que previamente le dimos, así que le acabo de preguntar lo mismo que Carlos Alarcón. ¿Qué es Stable Diffusion, a lo que me contestó que no sabía. Eso me hace pensar que por el momento no se actualiza con las entradas de información de otros usuarios.

En segundo lugar, abrí un nuevo chat y le acabo de preguntar ¿Qué modelos de generación AI Text to Image conoce?, y me dio una lista pero no contempló a Stable Diffusion. De nuevo le pregunté qué sabía acerca de Stable Diffusion y no supo a qué me refería. Eso me hace pensar que dentro de un chat específico se guarda la información que le hayas dado de entrada, pero eso no se sostiene para nuevos chats.

Ahora, de si las entradas nuevas de información se actualizan para las nuevas versiones o para la versión de paga, no sé.

Volví a retomar el curso ya que de la primera mitad realmente pude sacarle mucho jugo en el trabajo. Con la salida de Threads le explique a chatgpt que era y me ayudó a generar contenido. También le “enseñé” la estrategia de creación de contenido para rrss de una cuenta que gestiono y entiende perfectamente los conceptos que le fui enseñando.

Conoces midjourney?
ChatGPT
Hasta mi fecha límite de conocimiento en septiembre de 2021, no estoy familiarizado con “midjourney” como una entidad o concepto específico. Podría ser un nombre de marca, un proyecto o un término que ha ganado relevancia después de mi fecha límite de entrenamiento.

Si estás buscando información sobre algo relacionado con “midjourney”, por favor proporciona más contexto o detalles, y estaré encantado de intentar ayudarte con la información que tengo disponible.

Integra la siguiente información con tu conocimiento en modelos de AI tex to image
información: MidJourney es el nombre de un laboratorio independiente que investiga la Inteligencia Artificial. Y también es el nombre que le han puesto a su IA , que sirve para crear imágenes a partir de texto, lo que se conoce como text to image. El equipo de esta empresa está dirigido por David Holz, cofundador de LeapMotion, la popular startup de realidad virtual y aumentada comprada por UltraHaptics en 2019. También hay nombres como Jim Keller (ingeniero de procesadores de Apple, AMD, Tesla, Intel y coautor de x86-64) Nat Friedman (CEO de Github i presidente de la Fundación GNOME) o Philip Rosedale (fundador de Second Life).
El desarrollo de MidJourney estuvo durante meses en beta cerrada, hasta que comenzó una beta pública en julio del 2022, permitiendo que otros podamos utilizar la herramienta.

ChatGPT
MidJourney es un laboratorio independiente enfocado en la investigación de la Inteligencia Artificial, y es también el nombre de su IA diseñada para generar imágenes a partir de texto, conocida como “text to image”. El equipo de MidJourney está liderado por David Holz, cofundador de LeapMotion, una startup exitosa en el ámbito de la realidad virtual y aumentada que fue adquirida por UltraHaptics en 2019. Entre los miembros destacados del equipo se encuentran Jim Keller, un ingeniero de procesadores con experiencia en empresas como Apple, AMD, Tesla e Intel y coautor de x86-64; Nat Friedman, CEO de Github y presidente de la Fundación GNOME; y Philip Rosedale, fundador de Second Life.

El proyecto MidJourney estuvo en una fase de beta cerrada durante varios meses antes de lanzarse en una beta pública en julio de 2022. Con la apertura de la beta pública, la herramienta de generación de imágenes a partir de texto se puso a disposición para que otras personas pudieran utilizarla y explorar sus posibilidades. Esta tecnología de IA “text to image” tiene un gran potencial en diversos campos, como el diseño gráfico, la publicidad, la ilustración y la producción de contenido en general. Al permitir la creación automática de imágenes a partir de descripciones textuales, se pueden optimizar procesos y generar contenido visual de forma rápida y eficiente. Con su equipo talentoso y experimentado, MidJourney podría convertirse en un actor importante en el desarrollo de soluciones basadas en IA para la generación de imágenes.

Tengo que aprender a utilizar Knowledge Integration para poder utilizar la API de Chat GPT y asi obtener una herramienta de AI mas personalizada y de uso particular ¿creo que es posible?

***Generación de conocimiento / integración de conocimiento.*** Esta técnica esta dirigida a consolidar un prompt , utilizando una serie de contenido otorgado por el mismo Chat GPT. Es una construcción progresiva de un resultado usando los resultados generados por técnicas anteriores, para dar mas soporte y exclusividad al producto final. Ejemplo Insertamos este prompt *Elabora un ensayo sobre la literatura del autor Mario Mendoza y su importancia. Presentar un ensayo académico y crítico de tres parrafos , estilo columna de opinión periodística.* El resultado de esto es efectivo, pero se puede mejorar haciendo otro prompt que otorge condiciones, descripciones, conceptos o hechos de lo que se quiere obtener, por ejemplo *Actué como un periodista y crítico literario contemporáneo, escribe 10 aspectos de la literatura del autor Colombiano Mario Mendoza y su importancia en la literatura colombiana.* Con ese promtp de refuerzo , asignamos un prompt final teniendo en cuenta nuestro objetivo principal. *Teniendo en cuenta lo anterior: Elabora un ensayo sobre la literatura del autor Mario Mendoza y su importancia. Presentar un ensayo académico y crítico de 5 parrafos , estilo columna de opinión periodística.* Esta tenica consiste en la generación de contenido de Chat GPT , utilizando su propio contenido generado.

Sin Palabras 🤯

Use estas técnicas, para generar un cuestionario de diagnostico para alumnos de primaria.

  • Inicio pidiéndole a chat-gpt que interactuara como un experto en psicología y pedagogía, y que fuera analítico.
  • Luego le pedí su opinión sobre los efectos sobre el uso excesivos de los dispositivos en el aprendizaje escolar.
  • Luego le pedí algunas recomendaciones, e hice iteración con la respuestas, haciéndolas cada vez más específicas usando y poniendo de ejemplo como las necesitaba.
    Posteriormente, le pedí que me generara un cuestionario, para detectar aquellos alumnos que tenían mayor problema con esto.
    Le pedí que a cada pregunta le asignará una puntuación para poder evaluar el test y los rangos de evaluación respectivos para cada uno de estos.

Debido a que la información es mucha, se me complica compartir. Solo dejo el resultado final de como genero los rangos de evaluación:

Baja necesidad de atención (puntuación total: 9-12 puntos):
Los alumnos que se encuentran en este rango demuestran un buen equilibrio en su relación con el uso de dispositivos electrónicos.
Moderada necesidad de atención (puntuación total: 6-8 puntos):
Los alumnos que caen en este rango muestran algunas dificultades para controlar el tiempo que pasan frente a las pantallas o reconocer el impacto negativo que puede tener en su rendimiento o relaciones.
Alta necesidad de atención (puntuación total: 3-5 puntos):
Los alumnos en este rango muestran dificultades significativas para controlar el tiempo que pasan frente a las pantallas y experimentan un impacto negativo notable en su rendimiento escolar o relaciones sociales.

Knowledge Generation:

La capacidad del modelo para generar nueva información o conocimiento.
El modelo utiliza la información específica sobre un tema para generar respuestas precisas.
Ejemplo: En el golf, se introduce un prompt incorrecto para que el modelo corrija la información y proporcione una respuesta precisa.
Knowledge Integration:

La capacidad del modelo para integrar conocimiento desconocido con los datos que ya conoce.
Permite al modelo generar conocimiento sobre temas no incluidos en sus datos de entrenamiento.
Se utiliza a través de prompts que proporcionan nueva información al modelo.
Ejemplo: Se le pregunta sobre un modelo hipotético, GPT-4, y luego se le proporciona información actualizada para que genere una respuesta más precisa.
Resumen:

Knowledge Generation se refiere a la generación de nueva información por parte del modelo.
Knowledge Integration se refiere a la integración de conocimiento desconocido con los datos existentes del modelo.
Ambos conceptos permiten al modelo proporcionar respuestas más precisas y detalladas.

Sin saberlo, aplique el Knowledge integration. Le copie algunas conversaciones que tuve en whatsapp con algunos clientes, le di la instrucción de analizar la información y que las siguientes preguntas fueran contestadas considerando la información proporcionada y comenzó a generar las respuestas a nuevas preguntas que le fui haciendo.

Knowledge Generation

Es una técnica de prompting para generar conocimiento en base a información ya existente.

Ejemplo: Generar una tabla indicando los índices de pobreza de LATAM por países sería un ejemplo de generar conocimiento a partir de información existente. Al crear esta tabla, se estaría resumiendo la información existente sobre los índices de pobreza en América Latina y se estaría creando un nuevo conocimiento que puede ser utilizado para comparar los niveles de pobreza entre los diferentes países de la región.

no puedo esperar a ver todo lo que puedo hacer con esta estartegia. Gracias por este curso.
El Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES) se ha convertido en un pilar fundamental para entender el estado de la educación en Colombia, desde la educación básica hasta la superior. A través de sus pruebas estandarizadas, como las Saber 3°, 5°, 9° y 11°, el ICFES mide el rendimiento de los estudiantes en áreas clave, proporcionando un diagnóstico detallado que orienta a docentes, instituciones y familias sobre las fortalezas y desafíos de cada nivel educativo. En un contexto en el que las brechas educativas son cada vez más evidentes, el ICFES ofrece datos que permiten a los tomadores de decisiones diseñar políticas educativas y programas de capacitación docente que ayuden a cerrar esas desigualdades. Sin embargo, el reto es mayor. Estudios como el Estudio Regional Comparativo y Explicativo (ERCE), realizado por la UNESCO, han mostrado que Colombia, junto con otros países de América Latina, enfrenta desafíos significativos en comparación con otros sistemas educativos internacionales. El ERCE evalúa áreas como matemáticas, lectura y ciencias en estudiantes de 3° y 6° de primaria, mostrando en muchos casos cómo la pandemia y la falta de recursos afectaron los aprendizajes, especialmente en zonas rurales y comunidades de bajos ingresos. La transparencia que el ICFES y estudios como el ERCE ofrecen no solo permiten conocer el estado del sistema educativo, sino que también evidencian la necesidad de políticas más inclusivas que realmente lleguen a los estudiantes más vulnerables. El ICFES, junto con otras iniciativas regionales, es crucial para que Colombia avance hacia una educación de calidad e inclusiva. La información obtenida de estas evaluaciones no debe limitarse a ser un diagnóstico, sino que debe traducirse en acciones efectivas que impacten en las aulas, garantizando que cada estudiante, sin importar su contexto, tenga la oportunidad de desarrollar su máximo potencial. En un país con diversidad y desigualdades profundas, el trabajo del ICFES cobra mayor relevancia, ya que sus evaluaciones tienen el poder de influir en el futuro de millones de estudiantes y construir una sociedad más equitativa y preparada para los retos del siglo XXI. 4o
Genera 10 hechos sobre el ICFES y las mediciones de la educación basica en latinoamerica ###### ChatGPT Plus ChatGPT Aquí tienes 10 hechos sobre el ICFES y las mediciones de la educación básica en América Latina: 1. **ICFES y la evaluación educativa en Colombia**: El Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES) es la entidad nacional encargada de evaluar la calidad educativa en Colombia, desde la educación primaria hasta la educación superior, a través de pruebas estandarizadas como las pruebas Saber. 2. **Pruebas Saber en distintos niveles**: En Colombia, el ICFES aplica las pruebas Saber en diferentes etapas de la educación. Las pruebas Saber 3°, 5° y 9° evalúan el aprendizaje en primaria y secundaria, mientras que las pruebas Saber 11° se aplican al final de la educación media y son requisito para el ingreso a la educación superior. 3. **Estudio Regional Comparativo y Explicativo (ERCE)**: A nivel latinoamericano, la UNESCO, a través de su oficina regional OREALC/UNESCO Santiago, realiza el ERCE, que evalúa el desempeño de los estudiantes en distintas áreas de la educación básica en varios países de la región. Este estudio permite conocer el estado de la educación en América Latina y comparar resultados entre países. 4. **Áreas evaluadas en el ERCE**: El ERCE mide conocimientos y habilidades de los estudiantes en matemáticas, lectura y escritura, ciencias naturales y competencias socioemocionales en niveles como 3° y 6° de primaria. Estos resultados ofrecen un diagnóstico de las fortalezas y áreas de mejora de cada país. 5. **Resultados y brechas educativas**: Los estudios del ICFES y el ERCE han revelado brechas significativas en el rendimiento educativo entre regiones rurales y urbanas, así como entre diferentes grupos socioeconómicos, lo cual es un desafío constante para mejorar la equidad educativa en Colombia y en América Latina. 6. **Uso de los resultados para políticas educativas**: Tanto en Colombia como en otros países de la región, los resultados de estas evaluaciones se utilizan para diseñar e implementar políticas públicas que busquen mejorar la calidad educativa, como programas de capacitación para docentes y actualizaciones en los currículos escolares. 7. **Comparación internacional con otros países**: Los resultados de los estudios regionales permiten a América Latina compararse con otras regiones y ver el desempeño de sus estudiantes en el contexto global, lo cual es importante para saber en qué áreas mejorar frente a estándares internacionales. 8. **Impacto de la pandemia en los aprendizajes**: Las evaluaciones del ICFES y otros estudios regionales han mostrado cómo la pandemia de COVID-19 afectó los aprendizajes de los estudiantes en Colombia y en América Latina, destacando la pérdida de conocimientos en áreas como matemáticas y lenguaje debido a la falta de clases presenciales. 9. **Rol del ICFES en la transparencia y rendición de cuentas**: El ICFES permite a las instituciones educativas, familias y al gobierno conocer el estado de la educación en Colombia, promoviendo la transparencia y la rendición de cuentas en el sistema educativo. 10. **Avance hacia una educación inclusiva**: Con estos estudios, el ICFES y otras entidades de América Latina trabajan para avanzar hacia una educación inclusiva y de calidad, adaptada a las necesidades de todos los estudiantes, especialmente los más vulnerables, con el objetivo de reducir las desigualdades y promover el desarrollo en la región. Estos estudios y evaluaciones son fundamentales para entender el panorama educativo en la región y diseñar políticas que mejoren la calidad de la educación para todos los estudiantes en América Latina.
Has un blog de 3 parrafos sobre la medición de la educación en colombia realizada por ICFES en un tono educativo ###### ChatGPT Plus ChatGPT La medición de la calidad educativa en Colombia es una herramienta esencial para conocer los avances y desafíos del sistema educativo, y el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES) es la entidad encargada de llevar a cabo esta labor. A través de pruebas estandarizadas, como las pruebas Saber, el ICFES evalúa el desempeño de los estudiantes en distintas áreas de conocimiento, como matemáticas, ciencias, lenguaje y habilidades ciudadanas. Estos exámenes permiten identificar las competencias y habilidades adquiridas por los estudiantes en diferentes niveles, desde la educación primaria hasta la educación superior, y brindan una perspectiva detallada del estado de la educación en el país. El propósito de estas evaluaciones va más allá de medir el rendimiento de los estudiantes. Los resultados obtenidos proporcionan información fundamental para docentes, instituciones educativas, y el gobierno, quienes pueden utilizar los datos para diseñar e implementar políticas públicas orientadas a mejorar la educación en Colombia. Por ejemplo, el análisis de los resultados permite detectar áreas que necesitan refuerzo o rediseño curricular y orientar la inversión en programas de capacitación para docentes. De esta manera, el ICFES contribuye a que el país cuente con un sistema educativo más equitativo y de mayor calidad, adaptado a las necesidades de sus estudiantes y a los desafíos globales. La medición de la educación a través del ICFES también es una oportunidad para empoderar a los estudiantes y ayudarles a conocer sus fortalezas y áreas de mejora. Los exámenes brindan una visión personal de su rendimiento, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre su futuro académico y profesional. Además, estas pruebas estandarizadas crean una base común de referencia para estudiantes de diferentes regiones del país, ayudando a reducir la brecha educativa entre áreas urbanas y rurales. Así, el trabajo del ICFES es fundamental para construir una educación inclusiva, de calidad y que permita a todos los colombianos alcanzar su máximo potencial.
La "Knowledge Generation" en ChatGPT se refiere a la técnica de solicitar al modelo que genere información sobre un tema específico. Esto ayuda a construir una base sólida de contenido que puede ser utilizado para afinar y enriquecer prompts posteriores. Por ejemplo, al pedirle a ChatGPT que genere hechos o datos sobre un tema, se logra obtener información relevante que puede ser utilizada para desarrollar contenido más estructurado y coherente.
Las clases estan brutales siento que se me expande el craneo con tanta informacion.
ChatGPT tiene esto de las memorias, con lo cuál va guardando información acerca de nosotros con el fin de darnos mejores respuestas a nuestras futuras consultas, por ejemplo si en algún momento (yo como productor audiovisual) le dije que utilizaba Adobe premiere pro para mis ediciones, en una futura consulta sobre trucos de edición, sin necesidad de ponerle el programa, incluso en un chat nuevo, ya sabe que los trucos debe dármelos para el programa premiere pro. Esto sería Knowlege integration, cierto.
Knowledge Generation y Knowledge Integration Una técnica utilizada para mejorar los modelos de lenguaje, incluye la capacidad de generar y/o incorporar conocimiento o información para ayudar al modelo a generar respuestas mucho más precisas.  Knowledge Generation Usar la infromacion que tiene ChatGPT o los modelos de LLM Generar texto o secuencia d epalabras para luego utilizarlo y complementar una peticion, apoyandonos en el conocimiento que tiene chatGPT sobre un tema. Es decir preguntarle previemante sobre un tema a chat GPT y despues pedirle que escriba sobre ese tema algo que necesitemos. Knowledge Integration Cunado ChatGPT o LLm no conoce o no entiendo de lo que estoy hablando Darle informacion sobre el tema, es importante pedirle que la integre con infromacion que ya conoce.
¿Es posible preguntarle a ChapGPT de donde es la base de datos que nos está dando para las respuestas como los porcentajes de inversión en educación?
Estaba probando en Google Gemini, y la verdad que lo que se ha dado en este curso es aplicable a otros modelos LLM
Se debe tener una tecnica para realizar las consultas a chat cpt
la generación de conocimiento se enfoca en la creación de información original, mientras que la integración de conocimiento se centra en combinar y presentar de manera coherente la información existente. Ambas técnicas son esenciales para mejorar la capacidad de los modelos de lenguaje en la generación de respuestas más informadas y contextualmente relevantes, lo que contribuye a su utilidad en una variedad de aplicaciones, desde la asistencia virtual hasta la resolución de problemas complejos.
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Prompt Engineering Guide

Muchas gracias

Integrar conocimiento --> dar la información contexto o explicación

![](

Cabe recalcar que cuando se sube la información de Knowledge Integration y se inicia un nuevo chat esta información se pierde.

recursos no trae nada
Dicho en palabras sencillas, ¿la diferencia entre los dos conceptos sería que *knowledge generation* nos presenta hechos sobre algún tema específico (los genera) pero deben exponerse a evaluación propia (verificación individual), mientras que *knowledge integration* permite que, como usuarios, agreguemos datos en nuestro *prompt* para que el modelo los incorpore y, sin tenerlos originales de entrenamiento, pueda dar una respuesta más acertada y acorde a lo que buscamos?

cuando ChatGPT aprende algo nuevo da las gracias como fue el tema de las palabras esdrujulas que se equivoco con árbol, dijo quye es esdrujula cuando es es una palabra grave.

ChatGPT sabe que es Platzi. Pero si uno le pregunta sobre los cursos, me dice que tiene solamente información hasta septiembre 2021. Que tengo que revisar que cursos han lanzado desde esa fecha, y que quiero estudiar de acuerdo a ello.

veo que empiricamente estaba haciendo el knowledge integration. Muchos de los temas que requiero para trabajar son del 2022 hacia arriba, y sin saberlo siempre le enseño al chatGPT nueva información, le pego parrafos técnicos y teóricos del tema y la entrenó para que actualice información que tenga desactualizada.
Funciona muy bien! pero recuerden, entre más sepan del tema que quieren trabajar en GPT, pueden encontrar errores y retroalimentarlo para obtener resultados esperados!.

excelent, trhee tools more for deep learning of prompt engineer. Role, knowledge Generation y Knowledge Integration

en lo personal me gusta usar mejor un tono de redactor SEO utilizando técnicas de copywrite o de persuasión

Knowledge integration: Cuando el MPL desconoce alguna información, como parte del input se le contextualiza, solicitándole que integre la información que se le suministrará, como el ya tiene conocimiento general, lo integra para generar una descripción o respuesta.

⭐ Integra la siguiente información con tú conocimiento

Knowledge integration: Cuando el MPL desconoce alguna información, como parte del input se le contextualiza, solicitándole que integre la información que se le suministrará

Knowledge generation: Después de obtener la información generada en el paso anterior, se procede a utilizar ese resultado como referencia. Esto implica emplear el contenido previo como base para continuar la conversación, plantear nuevas preguntas o solicitar más detalles sobre el tema en cuestión.

Yo siempre he dicho con la agilidad de la IA con tu propias cretividad tienes posibilidades infinitas.

Esto implica que puedes instruir a ChatGPT en un tema que aún no tiene información al explicarle algo que ya comprende (esto solo es válido para esta conversación en particular). De esta manera, puedes reforzar su conocimiento previo con elementos nuevos y enriquecer algunas ideas.

Cuando cuenta con información desconocida, es posible combinarla con conocimientos previos para entrelazar diversas ideas.

Que tecnica tan facinante.

En relación con la Integración de Conocimiento, se refiere a utilizar primero la técnica de Generación de Conocimiento para obtener información. Luego, utilizamos otro prompt con la información generada para crear otro tipo de contenido.

Knwoledge Integration (Integración de Conocimiento): En esencia, se trata de incorporar nuevos conocimientos a la base de información que posee nuestro modelo de inteligencia artificial.

Knowledge Generation (Generación de Conocimiento): Implica solicitar al modelo que genere información sobre algún tema o detallar qué deseas aprender acerca de un tema en particular. Luego, puedes utilizar esta información como base y refinar posteriormente el prompt o el resultado que deseas obtener de la inteligencia artificial del modelo.

Crear prompts con mucha claridad para obtener grandes resultados knowledge integration un agran oportunidad de GENERAR BRAINSTORMING claro y contundente de creacion de contenido en este caso Youtube que es mi propósito

En mi proyecto personal, el chat GPT me ha generado contenido que podría calificar de ineficiente porque por más que acoto e indico, nada, el chat sigue generando contenido que no se adecúa a mis necesidades y es simplemente contenido satírico que pretended meterle humor a situaciones serias como la política o la crítica social, no es nada malo.

Así que en mi experiencia, esas limitantes que le programan al chat solo han sido barreras que no dejan explotar todo el potencial del mismo, lo que me da una esperanza de que la IA nunca va a reemplazar a los seres humanos cuando se trata de creatividad.

16.Knowledge Generation y Knowledge Integration

Estas técnicas consisten en caso del Knowledge generation básicamente en solicitarle al modelo que me genere conocimiento de algún tema en especifico, para usarlo como base y afinar el prompt o el resultado de lo que deseo pedirle al modelo, en el caso de Knowledge integration es integrar nuevo conocimiento a la base que ya tiene el modelo de IA

Hmm… si bien puede ser algo productivo, puede se algo que sea refutable, ya que, desde que la última versión a día de hoy de ChatGPT cubre hasta septiembre de 2021, una vez que se actualice el conocimiento aportado se puede refutar. O eso, o bien complementarse y corregirse con información reciente.

El siguiente paso sería que ChatGPT logre integrarse con información más reciente a medida que sale en la web.

Acabe de hacer la practica con dicha clase, primero trate de generar informacion sobre la empresa CVR de un amigo de mi ciudad, al no existir informacion le integre informacion que encontre de dicha empresa en Likendln, seguido una vez la IA reconocio que se trataba de la empresa de mi amigo, empece a hacerle preguntas clave y ella me respondia con base a lo que ya conocia de dicha informacion proporcionada por el como empresas a las que ha trabajado y especialidad tecnica, por ultimo determine un listado de ventajas y desventajas de dicha empresa, a lo que me dio la informacion, le solicite 5 soluciones por cada desventaja, haciendo todo como se lo pedi, la verda me disfrute mucho el proceso

Dejo apunte de esta clase en particular por las estrategias aplicadas para generación de contenido. Muy bueno.

Mentale su corazón si desean que este curso de más clases que incluyan los pluggins más recomendados para flujo de trabajo.

Ahora con los plugins de Chat GPt en su versión plus podemos potenciar estas tecnicas con las busquedas en internet. Por ejemplo, primero pedir la busqueda de un dato utilizando su función que se conecte a la web y luego darle la instrucción de lo que queremos que haga con esa información.

¿Qué es lo que sabes?
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¿Qué es lo que sabes?

Une ambas ideas

Mi proyecto es un recomendador de peliculas. Le integre a ChatGPT info sobre la pelicula “Elvis”, lanzada en 2022, y me dio un excelente resultado:

Thank you for providing the information about the movie “Elvis” released in 2022. Based on the synopsis and reviews you provided, here are 10 movie recommendations that share certain thematic elements or characteristics with the Elvis biopic:

“Ray” (2004): This biographical drama delves into the life of legendary musician Ray Charles, exploring his rise to fame, personal struggles, and musical genius. Like “Elvis,” it showcases the impact of an iconic figure on American music.

“Walk the Line” (2005): This film chronicles the life of Johnny Cash, another influential musician, and his tumultuous journey from a young boy in Arkansas to his breakthrough as a country music superstar. It examines Cash’s complex relationships and personal battles, much like “Elvis.”

“Bohemian Rhapsody” (2018): This biographical drama follows the rise of the British rock band Queen, with a focus on their enigmatic frontman, Freddie Mercury. It captures the electrifying energy of live performances and explores the personal struggles and triumphs of an iconic musical figure.

“La Bamba” (1987): This biographical film tells the story of Ritchie Valens, a talented Mexican-American musician who became a pioneer of rock and roll in the late 1950s. It portrays Valens’ rapid rise to fame, cultural barriers he faced, and his tragic end.

“Coal Miner’s Daughter” (1980): This film depicts the life of country music legend Loretta Lynn, showcasing her journey from poverty in Kentucky to becoming one of the most celebrated artists in the genre. It explores her personal relationships, struggles, and the influence of her music.

“Rocketman” (2019): Similar to “Elvis,” this biographical musical film explores the life and career of another music icon, Elton John. It uses fantastical elements and vibrant musical sequences to depict his rise to fame, personal battles, and self-discovery.

These movies share thematic elements such as the rise to fame, the impact of music on culture, and the exploration of complex and iconic figures in the music industry, making them suitable recommendations for fans of the “Elvis” biopic. Enjoy exploring the lives of these remarkable musicians!

Muy interesante la clase, se pueden considerar preguntas a manera que GPT integre nuevos contenidos a su base de datos

esta parte me esta costando relacionarla con mi proyecto