Fundamentos de inteligencia artificial

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¿Cómo usar inteligencia artificial en tu trabajo?

2

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

3

IA en el día a día

Quiz: Fundamentos de inteligencia artificial

IA dentro de la empresa

4

¿Cómo elegir la herramienta de IA adecuada?

5

Tu primera conversación con ChatGPT

6

Estructura de un prompt para usar ChatGPT

7

IA en la gestión del talento

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Transcribe un video a texto con Fireflies.ai

9

Sintetizar información con ChatGPT

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Generación de imágenes con DALL-E

11

Funciones de ChatGPT Plus

Quiz: IA dentro de la empresa

IA para comunicación efectiva

12

Redacción rápida usando IA

13

GPTs: ¿Qué son?, ¿Cómo crearlos? y ¿Cómo usarlos?

14

¿Cómo crear un nuevo producto con GPTs?

15

Crece tu impacto profesional usando ChatGPT

16

Automatizar la creación de presentaciones usando SlidesAI

Quiz: IA para comunicación efectiva

IA para toma de decisiones

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Decisiones basadas en datos

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Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT

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People Analytics con ChatGPT

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Análisis de ventas con ChatGPT

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Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT

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Análisis automático de gráficas e imágenes

Uso potencial de la inteligencia artificial

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¿Qué puede y qué no puede hacer la IA?

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

25

Precaución al usar inteligencia artificial en el trabajo

26

Ética en inteligencia artificial y datos

Quiz: Uso potencial de la inteligencia artificial

El futuro del trabajo con inteligencia artificial

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IA: Individuos Aumentados

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

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Recursos

La revolución de la inteligencia artificial está en marcha y, cada vez más, las tecnologías fundamentales como los Large Language Models (LLM), los modelos de difusión, y los sistemas de reconocimiento de voz asumen un papel crucial en estas transformaciones.

Descubre cómo estas herramientas cambian nuestra interacción con la tecnología y cómo podrían influir en nuestro futuro.

¿Qué son y cómo funcionan los modelos fundacionales tipo LLM?

Los modelos LLM, por sus siglas en inglés ("Large Language Model"), son súper herramientas que se encargan de procesar grandes cantidades de texto.

Piénsalos como supercomputadoras capaces de leer enormes volúmenes de datos, ya sean textos, libros, artículos, sitios web, e incluso código de programación. Este poderoso proceso de análisis les permite generar texto basándose en todo lo que han "leído".

Cuanto más información consumen, más precisas son sus respuestas o generaciones de texto ya que captan los patrones y reglas gramaticales existentes.

Por ejemplo, el modelo GPT-4 de ChatGPT puede tomar una pregunta o instrucción y, viendo hacia el pasado, completar la frase. Estos modelos son especialmente útiles en tareas como responder preguntas específicas, generar código de programación, e incluso elaborar un reporte importante que debas presentar.

¿Cómo funcionan los modelos de difusión y en qué son útiles?

Ahora, contrastando con los modelos LLM que se centran en texto, tenemos los modelos de difusión que son especialistas en trabajar con imágenes y audio. Representa este proceso imaginándote una imagen muy nítida que paulatinamente se vuelve borrosa hasta desvanecerse.

Los modelos de difusión han aprendido a hacer exactamente lo contrario: llevar una imagen o sonido borroso hacia la claridad y definición.

Este tipo de modelos resultan útiles en multitud de aplicaciones, como mejorar la calidad de un audio o una imagen borrosa, generar contenido nuevo, o incluso modificar una imagen al estilo de tu pintor favorito. Funcionan procesando masivamente datos de audio e imágenes para entender patrones y detalles, mejorando así su rendimiento.

¿Qué son los sistemas de reconocimiento de voz y cómo nos benefician?

Los sistemas de reconocimiento de voz o ASR ("Automatic Speech Recognition") actúan como intérpretes entre nosotros los usuarios y las computadoras. Traducen nuestras voces en datos para que sean procesables por la máquina.

Estos sistemas pueden detectar ruido y acentos, eliminar posibles interferencias y convertir los sonidos en palabras y frases. Puedes estar familiarizado con ellos a través de asistentes como Siri, Alexa y Google Assistant.

El modelo Whisper de OpenAI, por ejemplo, ha establecido un nuevo estándar en reconocimiento de voz gracias a su capacidad de trabajar con una gran variedad de audios y acentos.

¿Cómo los modelos multimodales están elevando las posibilidades de la inteligencia artificial?

Los modelos multimodales son aquellos que combinan diferentes tipos de tareas y datos, como imágenes, video y texto. Entre las herramientas más conocidas de esta categoría encontramos a DALI, Meet Journey y Stable Diffusion. Actúan procesando texto, como un LLM, y generando imágenes, aprovechando las capacidades de los modelos de difusión.

Cada vez más herramientas están incorporando funcionalidades multimodales para realizar tareas más complejas. ChatGPT y BARD son solo dos ejemplos de esta tendencia, y podemos esperar aún más innovación en esta dirección en el futuro.

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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.

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.

🌐 La Revolución de la Inteligencia Artificial: Modelos, Difusión y Reconocimiento de Voz La inteligencia artificial (IA) está en plena revolución, liderada por tecnologías fundamentales como los Large Language Models (LLM), los modelos de difusión y los sistemas de reconocimiento de voz. 📚 **Large Language Models (LLM): ¿Qué Son? ¿Cómo Funcionan?** Los LLM son superherramientas que procesan enormes cantidades de texto, actuando como supercomputadoras que leen, aprenden patrones y reglas gramaticales. Ejemplo: GPT-4 de ChatGPT, capaz de generar texto preciso, responder preguntas y más. 🌈 **Modelos de Difusión: Desvelando Detalles en Imágenes y Audio** A diferencia de los LLM, los modelos de difusión se especializan en imágenes y audio. Imagina mejorar gradualmente una imagen borrosa. Estos modelos procesan datos masivamente para aclarar y definir, útiles en aplicaciones como mejora de calidad de audio e imagen. 🗣️ **Reconocimiento de Voz: Traducción Instantánea de Voz a Datos** Los sistemas de reconocimiento de voz, como ASR, actúan como intérpretes, traduciendo nuestras voces en datos procesables. Ejemplo: Whisper de OpenAI, que establece estándares en reconocimiento de voz al trabajar con diversos acentos y audios. 🌐 **Modelos Multimodales: Uniendo Fuerzas para Mayor Complejidad** Los modelos multimodales combinan tareas y datos diversos, como texto, imágenes y video. Herramientas como DALI y Meet Journey fusionan capacidades de LLM y modelos de difusión para realizar tareas complejas. Ejemplos como ChatGPT y BARD están llevando la inteligencia artificial a nuevas alturas. 🚀 **El Futuro Multimodal de la Inteligencia Artificial** La integración de funcionalidades multimodales es una tendencia en ascenso, permitiendo que las herramientas realicen tareas cada vez más complejas. Anticipemos más innovaciones en esta dirección en el futuro.
Daniela es colombiana pero ya le estoy notando el acento chilango, órale!

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.

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
IA incluso para estudiar. Con la extensión de <https://harpa.ai/> tomé la descripción de la clase y la hice más corta para mis apuntes. "La revolución de la inteligencia artificial está en marcha, con tecnologías como Modelos de Lenguaje Amplio (MLA), modelos de difusión y reconocimiento de voz transformando nuestra interacción con la tecnología. Descubre cómo los MLA procesan grandes cantidades de texto, actuando como supercomputadoras para tareas como responder preguntas específicas o generar código. Los modelos de difusión mejoran imágenes y audio borrosos, mientras que los sistemas de reconocimiento de voz, como Whisper de OpenAI, traducen nuestras voces en datos procesables. La tendencia de modelos multimodales, como ChatGPT y BARD, combina texto e imágenes, prometiendo más innovación en el futuro."

¿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.

Generar imágenes a partir de textos con modelos de difusión:
https://www.iic.uam.es/innovacion/generar-imagenes-a-partir-de-textos-con-modelos-difusion/

Genial esta clase! Super, para entender los tipos de modelos que existen y que esta revolucionando la forma en que trabajamos.
ASR (Automatic Speech Recognition) traduce nuestra voz en datos.
Que tal un modelo multimodal que pueda integrar imágenes y simular emociones que transmite estas imágenes, una articulación entre la psicología, lo social y la expresión visual, sería genial.
Esto cada vez es más interesante, pues mientras aprendo me doy cuenta que existe algo más especifico y nuevo.
"Un código deontológico es un documento que incluye un conjunto más o menos amplio de criterios, apoyados en la deontología con normas y valores que formulan y asumen quienes llevan a cabo correctamente una actividad profesional. Los códigos deontológicos se ocupan de los aspectos éticos del ejercicio de la profesión que regulan. Estos códigos cada vez son más frecuentes en otras actividades. No se debe confundir la deontología con los códigos deontológicos. La deontología tiene un carácter más amplio, y puede incluir normas que no figuren en ningún código particular. El código deontológico es la aplicación de la deontología a un campo concreto."
Términos a recordar: * LLM (Large Language Models): Modelos entrenados con bases de datos gigantescas. Estos entienden y generan texto basados en la base de datos con la que fueron entrenados. * Modelos de difusión: Generan imágenes a partir de un proceso inverso, de una imagen sin sentido le dan forma hasta llegar al resultado final (en una serie de pasos/steps) * ASR (Automated Speech Recognition): Modelos entrenados para reconocer el sonido y traducirlo a datos. Actualmente el más avanzado es Whisper de OpenAI * Modelos multimodales integran estos modelos para realizar tareas más avanzadas. Como reconocer texto y traducirlo a una imagen y viceversa.

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

Los modelos multimodales son aquellos que combinan diferentes tipos de tareas y datos, como imágenes, video y texto. Entre las herramientas más conocidas de esta categoría encontramos a DALI, Meet Journey y Stable Diffusion. Actúan procesando texto, como un LLM, y generando imágenes, aprovechando las capacidades de los modelos de difusión.

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.