¿Por qué una IA escribe texto, genera imágenes o transcribe audio?

16. ¿Por qué una IA escribe texto, genera imágenes o transcribe audio?

• Porque funcionan con modelos fundacionales y están robustamente entrenados.
• Leen textos, artículos, código. Generan texto basándose en esa información.
• Modelos de difusión que generan y procesan audio e imagen.
• La difusión lleva una imagen sin ningún sentido a una imagen con total calidad.
• ASR automated speech recognition
• Los modelos multimodales integran todas las tareas en un solo modelo como midjourney o dall e.
• Audio → imagen. Imagen → Audio
• Cada vez se generan más modelos que se especializan en diversas tareas.

El reconocimiento automático del habla (ASR) es una tecnología que permite a las computadoras transcribir el habla humana en texto. ASR se utiliza en una variedad de aplicaciones, como:

• Asistentes de voz: Los asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan ASR para transcribir las instrucciones de voz del usuario en texto.
• Transcripción de audio: ASR se utiliza para transcribir audio de conferencias, reuniones y otros eventos.
• Subtitulación en vivo: ASR se utiliza para subtitular eventos en vivo, como conferencias de prensa y discursos.
• Dictado: ASR se utiliza para convertir el habla en texto, lo que permite a las personas dictar documentos, correos electrónicos y otros textos.
• Control de dispositivos: ASR se utiliza para controlar dispositivos con la voz, como televisores, termostatos y luces.

ASR es una tecnología en constante evolución y las nuevas mejoras en la precisión y el rendimiento están permitiendo que se utilice en una gama cada vez más amplia de aplicaciones.

ASR (Automatic Speech Recognition)

Interesantes diferencias, pensé que todos eran LLM pero veo que hay también modelos de difusión y modelos multimodales, muy bien.

El ejemplo mencionado es solo uno entre numerosos casos, ya que se prevé que en el futuro habrá más herramientas que integren estos modelos multimodales, permitiéndonos realizar tareas aún más complejas. La inteligencia artificial (IA) tiene un potencial vasto y solo está limitada por nuestra imaginación.

Whisper ha sido entrenado con una amplia variedad de audios que abarcan diferentes acentos, ruidos y lenguaje técnico, lo que le permite destacar en el reconocimiento del habla en ambientes con mucho ruido, así como en la comprensión de acentos diversos y terminología técnica.

El mencionar el entrenamiento de la IA me hace recordar un episodio de Star Wars: The Clone Wars titulado “Un día soleado en el vacío” (Temporada 5, Capítulo 11). En este capítulo, se presenta una discusión entre un coronel y un droide mientras intentan salir de un desierto. El coronel enfatiza que él cuenta con su entrenamiento, mientras que los droides carecen de ello, ya que están programados y no pasan por un proceso de aprendizaje completo. Como resultado, el coronel y el droide logran salir del desierto al montar unas criaturas similares a avestruces o correcaminos. En ese momento, el coronel menciona: “Yo tengo mi entrenamiento, tú tienes tu programación, pero estas criaturas tienen sus instintos y saben cómo sobrevivir aquí”.

El propósito de todo lo anterior es enfatizar que en la actualidad, las inteligencias artificiales pueden ser entrenadas para realizar diversas tareas, al igual que el coronel en Star Wars tenía su entrenamiento para enfrentar situaciones específicas.

La rápida evolución de la IA se debe en gran parte al uso de modelos fundacionales en las herramientas actuales que ejecutan tareas complejas con inteligencia artificial. Esta revolución en la industria se debe a que estos modelos han sido entrenados de manera sólida, lo que les permite alcanzar resultados altamente precisos.

Diferencia entre modelos de difusión y LLM

Una aplicación que muy pronto veremos sera un sistema de gestión de cartera manejado íntegramente por una IA, me imagino el entrenamiento en latino america

• IA: llama al deudor a solicitarle que se ponga al dia con la cuota del mes
• Deudor: Vaya y cobrele a su madre
• IA: …Le cobrare a la tuya
  XD

¿Como funcionan los modelos de difusión? Los modelos de difusión operan de manera innovadora en el procesamiento de imágenes. Comienzan con una imagen nítida y, a medida que avanza el proceso, esta se desdibuja gradualmente hasta volverse completamente irreconocible, lo cual justifica su nombre "difusión".

Recientemente ha surgido el modelo "Whisper", el cual marca un nuevo nivel en el funcionamiento de los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR), dado que ofrece una funcionalidad mejorada.

La combinación de modelos, funcionalidades, tareas y tipos de datos como imágenes, video y texto para crear modelos multimodales es realmente emocionante y fascinante. Al incorporar múltiples fuentes de información, estos modelos adquieren la capacidad de comprender y procesar datos en diferentes formatos, lo que los hace aún más poderosos y versátiles.

Estos modelos multimodales operan de manera que reciben textos, similar a un LLM (Modelo de Lenguaje con etiquetado lineal), y emplean los modelos de difusión para generar imágenes correspondientes.

Ya existen extensiones en los navegadores para que chatGPT pueda enetender el prompt hablado.

Vi recientemente un video relacionado a la IA. sobre la evolución de las tarjetas dedicadas a la aceleración grafica; con ejemplos de su desempeño en la calidad de gráfica en un juego exigente.

entonces un gran avance ha sido por la utilización de inteligencia artificial y redes neuronales.

se denomina “DLSS”. y consiste en mejorar la calidad grafica, a partir de lo que se explica aquí con el tema de la difusión y la definición.

haciendo un entrenamiento de la calidad grafica en varios aspectos, en una calidad extremadamente alta, y una baja o promedio.

Según entendí la tarjeta mejora en varios aspectos, o también se le exige menos eléctricamente; como decir a nivel hardware en su capacidad de recursos.

A todos los que usamos Obsidian para tomar notas , ya lo pueden utilizar como complemento totalmente gratis y es fácil de instalar .

Aquí el ejemplo de lo que pueden hacer
El siguiente texto lo hice con mi propia voz grabando un audio y lo mande a obsidian para que lo transcribiera
Transcripción original :::::::
Es fácil de instalar. Solamente abren Obsidian, van al apartado donde dice Preferencias, después buscan Complementos Comunitarios en la lista que les aparece de la izquierda, y después en Buscar. En Buscar van a teclear Whisper, y van a seleccionar el que a ustedes más les guste. Yo seleccioné el que tiene mayor descarga, y lo instalan. Solamente tienen que iniciar sesión con su correo para poderlo utilizar gratuitamente, y después hacer los atajos con las teclas. Es todo, y ya podrán utilizar esta herramienta para Obsidian.

:::::::::::::::::::::::::::::::
Corregido por whisper

El proceso de instalación de Whisper en Obsidian es sencillo. Se debe abrir Obsidian y dirigirse a las Preferencias. Luego, en la lista de la izquierda, buscar la sección de Complementos Comunitarios. Dentro de esta sección, buscar el complemento Whisper utilizando la función de búsqueda. Una vez encontrado, seleccionarlo e instalarlo. Es necesario iniciar sesión con una cuenta de correo para poder utilizar el complemento de manera gratuita. Una vez instalado, se pueden utilizar atajos de teclado para aprovechar todas las funciones de Whisper en Obsidian.

de todas maneras les dejo la captura de como se ve

Gracias

Mediante el uso de un prompt, es posible generar una imagen o, de manera similar, utilizando una imagen o un archivo de audio, es factible generar un texto. Estos procesos son ejemplos de cómo la inteligencia artificial puede realizar tareas de generación de contenido mediante el análisis y comprensión de datos en diferentes formatos

Los modelos multimodales se destacan por su capacidad de integrar una diversidad de tareas y datos diversos. Entre los ejemplos de estos modelos se encuentran herramientas de generación de imágenes como DALL-E, Midjourney y Satabledifusión.

Los sistemas de reconocimiento automático del habla (ARS) operan mediante la captura de una grabación, que luego es dividida en segmentos para que puedan identificar y aplicar sus conocimientos adquiridos durante el entrenamiento. De esta manera, logran transformar el sonido en palabras y frases comprensibles

Los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR) tienen la función de transformar nuestra voz en datos, recordándome un curso que realicé en Coursera en la que de acuerdo con un estudio realizado por Tanmay Bakshi, un experto en Deep Learning de la India, quien afirma que la voz humana vibra a 44 kHz, lo que equivale a 44,000 datos por segundo en términos de información. Esta cantidad de datos es considerable y puede perderse fácilmente en el aire.

Lo que hacen lo ASR es traducir nuestra voz en datos.

Además de los modelos LLM y de difusión, también existen los ASR (Automatic Speech Recognition por sus siglas en inglés que significa Sistemas de Reconocimiento de Voz), que actúan como intérpretes entre los humanos y las computadoras. Estos sistemas funcionan mediante el uso de modelos de Inteligencia Artificial Fundacionales, lo que les permite procesar y comprender el lenguaje hablado para convertirlo en texto, facilitando la comunicación y la interacción entre las personas y las máquinas.

Al igual que los modelos LLM, los modelos de difusión también se entrenan con enormes conjuntos de datos que contienen imágenes y audio. Gracias a esta gran cantidad de datos de entrenamiento, estos modelos pueden comprender cada vez más patrones y detalles en el contenido de audio e imágenes, lo que les permite mejorar su desempeño en tareas relacionadas con estos formatos.

Incluso es posible utilizar este modelo para modificar una imagen imitando el estilo de un pintor que te agrade. Gracias a su capacidad para generar contenido visual, el modelo puede transformar una imagen y darle el distintivo estilo artístico del pintor deseado.

Este enfoque resulta sumamente beneficioso en diversas aplicaciones, como mejorar la calidad de audio borroso o restaurar imágenes excesivamente difuminadas. Además, este modelo tiene la capacidad de no solo mejorarlos, sino también de generar contenido de audio e imágenes de alta calidad.

También existen los modelos de difusión, mientras que son modelos de lenguaje que se enfocan en el texto, los de difusión generan y procesan imágenes y audio.

Las capacidades de los LLM son sorprendentes, ya que incluyen la habilidad de responder preguntas específicas y generar código de programación, incluso si no tienes conocimientos previos en programación.

Los LLM son altamente beneficiosos debido a que integran el lenguaje humano para llevar a cabo diversas tareas de manera efectiva.

Cuando se le proporciona un texto, ya sea una pregunta o una oración, el modelo utiliza su conocimiento previo para completar la frase. Gracias a su entrenamiento con una amplia variedad de datos, puede mirar hacia el pasado y comprender los patrones y reglas gramaticales para generar respuestas coherentes y adecuadas.

Gracias a la gran cantidad de información que ha asimilado, puede crear texto utilizando todo lo que ha leído como base.

Estas supercomputadoras tienen la capacidad de procesar una amplia gama de textos, incluyendo textos generales, libros, artículos, sitios web e incluso código de programación. Su versatilidad les permite abordar diferentes fuentes de información escrita y realizar diversas tareas, desde análisis lingüísticos hasta soluciones en el ámbito de la programación.

Es posible que hayas oído hablar de GPT, el cual es un tipo de modelo de lenguaje conocido como LLM (Large Language Model), que se asemeja a supercomputadoras encargadas de procesar grandes cantidades de texto.