Fundamentos de inteligencia artificial (IA)

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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)

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

8

Transcribe un video a texto con Fireflies.ai

9

Sintetizar información con ChatGPT

10

Usar IA para dominar nuevas herramientas de trabajo

11

Usar IA para agilizar tareas en Excel

12

Generación de imágenes con DALL-E

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Funciones de ChatGPT Plus

Quiz: IA dentro de la empresa

Inteligencia Artificial para comunicación efectiva

14

Redacción rápida de un blogpost usando AI

15

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

16

¿Cómo crear un nuevo producto con GPTs?

17

Crece tu impacto profesional usando ChatGPT

18

Automatizar la creación de presentaciones usando SlidesAI

Quiz: Inteligencia Artificial para comunicación efectiva

IA para toma de decisiones

19

Decisiones basadas en datos

20

Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT

21

People Analytics con ChatGPT

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Análisis de ventas con ChatGPT

23

Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT

24

Análisis automático de gráficas e imágenes

Quiz: IA para toma de decisiones

Uso potencial de la inteligencia artificial

25

¿Qué puede y qué no puede hacer la IA?

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

27

Precaución al usar inteligencia artificial en el trabajo

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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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IA en el día a día

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Recursos

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta revolucionaria que está transformando múltiples aspectos de nuestra vida cotidiana y laboral. Desde tareas básicas hasta procesos complejos, la IA ha demostrado ser un formidable aliado. Comprender cómo funciona la IA y las posibilidades que ofrece, resulta esencial para adaptarnos y prosperar en la actualidad.

¿Cómo aprenden los modelos de inteligencia artificial a procesar datos?

Para que los modelos de IA puedan "pensar" o procesar datos de manera similar a los humanos, es necesario un proceso conocido como entrenamiento. Este entrenamiento se realiza a partir de grandes volúmenes de datos que han sido previamente clasificados o etiquetados por humanos. Por ejemplo, para enseñar a un sistema de IA a diferenciar un correo spam de uno legítimo, se le proporciona una base de datos con ejemplos de ambos, permitiendo al modelo identificar los patrones que caracterizan al spam.

El entrenamiento de modelos de IA para tareas específicas

En el entrenamiento de IA, la calidad y cantidad de los datos son cruciales. Veamos el procesamiento del lenguaje como un ejemplo:

  • Para que un modelo de IA aprenda a procesar lenguaje, necesita analizar corpus de texto compuestos por millones de palabras.
  • En el caso de la generación de imágenes, se utilizan bases de datos con billones de imágenes que han sido cuidadosamente descritas.

Los patrones que descubre la IA a través de este entrenamiento son la base que le permite realizar tareas como clasificación, generación de texto y reconocimiento de imágenes, comportándose de una manera que emula el razonamiento humano.

¿Qué son los modelos de lenguaje de gran escala o LMs?

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LMs) son sistemas de IA diseñados para comprender y generar lenguaje natural. Se entrenan con billones de datos para llevar a cabo tareas generales o específicas relacionadas con el lenguaje, como la traducción de textos, la generación de contenido o la clasificación de textos.

La versatilidad de los grandes modelos de lenguaje

Los LMs, como GPT-4 de OpenAI o ChatGPT, no solo se destacan por su impresionante número de parámetros técnicos. Su capacidad para entender una gran variedad de idiomas y realizar múltiples tareas los hace extremadamente potentes y versátiles. Aquí hay algunas razones por las que se consideran hitos en el campo de la IA:

  • Pueden comprender y generar contenido en múltiples idiomas.
  • Tienen la habilidad para clasificar textos y entender entradas en formato de chat.
  • Son fundamentales en el desarrollo de asistentes virtuales y chatbots.

¿Por qué se habla de IA generativa y cuál es su utilidad?

La IA generativa es una clasificación dentro del campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido. Estos sistemas son capaces de generar secuencias de texto, imágenes, audio y movimientos motrices. Este tipo de IA se ha convertido en un tópico de interés debido a su potencial para producir nuevo contenido basado en patrones aprendidos.

Aplicaciones de la IA generativa

  • Generación de texto: Los modelos como GPT-4 y ChatGPT pueden escribir textos coherentes y relevantes, desde correos electrónicos hasta artículos.
  • Creación de imágenes: Modelos como DALL-E de OpenAI pueden generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales.
  • Síntesis de audio: Proyectos como MusicVAE de Magenta generan secuencias musicales nuevas y creativas.

Las posibilidades de la IA generativa están lejos de ser exhaustivas; se continúan explorando nuevas aplicaciones que no solo redefinen campos técnicos, sino también sectores como el marketing, las finanzas y la creación de contenidos.

Esta inmersión en el mundo de la inteligencia artificial es solo un abrebocas de lo que puede aportar al desarrollo humano y económico. Al entender cómo aprende y opera la IA, estamos mejor equipados para integrar estas tecnologías en nuestras vidas y maximizar su potencial. Te invito a seguir explorando, preguntando y aprendiendo, ya que esta es la mejor manera de estar a la vanguardia en la era de la inteligencia artificial.

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Respuestas: 1- (A) Los modelos para aprender necesitan se entrenados. Por lo que después de un entrenamiento, se genera el modelo útil que puede ser reusado 2- (B) Son modelos que como objetivo principal es el análisis de texto permitiendo generar frases con sentido y entender como si de un humano se tratase todo el contexto 3- (B) Se le denominan generativas por el hecho de que pueden crear a partir de lo que aprender, dependiendo del modelo lo que generan es distinto
```txt Respuesta A Son entrenados con datos Respuesta B Modelos funcionales Respuesta B Generan a partir del aprendizaje previo ```
🚀 **La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando nuestro mundo laboral y cotidiano.** Desde tareas básicas hasta procesos complejos, la IA se ha convertido en un aliado formidable. Comprender su funcionamiento y las posibilidades que ofrece es esencial para adaptarnos y prosperar en la actualidad. 🌐 **¿Cómo aprenden los modelos de IA a procesar datos?** El proceso clave es el **entrenamiento**. Los modelos de IA necesitan grandes volúmenes de datos previamente clasificados o etiquetados por humanos. Por ejemplo, para enseñar a un sistema de IA a diferenciar entre correos spam y legítimos, se le proporciona una base de datos con ejemplos de ambos. Esto permite al modelo identificar los patrones que caracterizan al spam. En el caso del procesamiento del lenguaje, los modelos analizan corpus de texto compuestos por millones de palabras. Para la generación de imágenes, se utilizan bases de datos con billones de imágenes cuidadosamente descritas. Los patrones descubiertos durante este entrenamiento son la base que permite a la IA realizar tareas como clasificación, generación de texto y reconocimiento de imágenes, comportándose de una manera que emula el razonamiento humano. **Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LMs) están transformando la forma en que interactuamos con el lenguaje natural.** Además de su impresionante número de parámetros técnicos, los LMs tienen habilidades excepcionales: 1. **Multilingüismo**: Pueden comprender y generar contenido en **múltiples idiomas**. 2. **Interacción contextual**: Son capaces de **clasificar textos** y entender entradas en formato de chat. 3. **Asistentes virtuales y chatbots**: Son fundamentales en el desarrollo de estas herramientas. 🎨 **La revolución de la IA generativa** Dentro del campo de la inteligencia artificial, la **IA generativa** se enfoca en la creación de contenido. Estos sistemas pueden generar secuencias de texto, imágenes, audio y movimientos motrices. Su potencial para producir nuevo contenido basado en patrones aprendidos es fascinante. 📝 **Aplicaciones concretas:** * **Generación de texto**: Modelos como GPT-4 y ChatGPT escriben textos coherentes y relevantes, desde correos electrónicos hasta artículos. * **Creación de imágenes**: DALL-E de OpenAI genera imágenes realistas a partir de descripciones textuales. * **Síntesis de audio**: Proyectos como MusicVAE de Magenta producen secuencias musicales nuevas y creativas.
opción B. La IA generativa es esa que "genera" o "crea" algo a partir de unos parámetros (prompts) facilitados por el usuario. Considero interesante el término "generativa", pues la IA, para algunos especialistas, no "genera" algo de la nada (como sí podría hacer un humano), sino que devuelve algo que se le pidió, pero partiendo de millones de modelos ya hechos previamente y con los que fue entrenado.

Antes de que se visualice las respuestas yo ya había elaborado una respuesta que se asemeja a la respuesta A,
Aquí les comparto la respuesta:
El ser humano crea patrones con el estudio o ayudas de redes neuronales y es así que los modelos aprender día a día a realizar actividades similares a la de los humanos.

LA RTA/ ES LA A) SON ENTRENADOS CON DATOS CUSTOMIZADOS Y SEGMENTADOS

**A.** Son entrenados de tal forma que mejoren los resultados que generan a partir de los datos clasificados, buscando analogías de acuerdo al contexto dado **B.** Es un modelo que funciona como una red neuronal, construido a partir de una gran base de datos. **B.** Porque tiene la capacidad de generar textos, audios e imágenes a partir de datos. Se puede aplicar a diversos desarrollos, ya sea algo sencillo como soporte con un correo o contenido para una campaña, entre otros.
1\) \[A] son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar. 2\) \[B] son modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje 3\) \[B] la IA generativa es capaz de generar textos, imagenes y audio basandose en datos existentes
1. B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
2-B
1 es la A 2 es la B 3 es la B
3-B
1-A
1 es la resp A 2 es la resp B 3 es la resp B
A. son entrenados a través de dato
Respuestas: 1- (A) Los modelos para aprender necesitan se entrenados. Por lo que después de un entrenamiento, se genera el modelo útil que puede ser reusado 2- (B) Son modelos que como objetivo principal es el análisis de texto permitiendo generar frases con sentido y entender como si de un humano se tratase todo el contexto 3- (B) Se le denominan generativas por el hecho de que pueden crear a partir de lo que aprender, dependiendo del modelo lo que generan es distinto
es capaz de generar textos, imagenes y audio basandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas
Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
como los modelos de IA aprenden a pensar o realizar ciertas tareas de forma similar a como lo haria un humano? rta: Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
1. R/ B. Se denomina IA generativa porque es capaza de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tarea.
2- R/ Los LLMs, son modelos funcionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
1. R/ A. Los modelos de IA "aprenden" a "pensar" o realizar ciertas tareas de forma similar a como lo haría un humano, porque son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
Respuesta a la pregunta1: (A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
La afirmación es correcta. Los modelos de inteligencia artificial, para procesar datos como humanos, deben ser entrenados con datos segmentados y personalizados. Este proceso de entrenamiento permite que el modelo identifique patrones y realice clasificaciones adecuadas, como en el ejemplo del correo spam. Es fundamental contar con una base de datos amplia y variada para mejorar su desempeño y precisión en tareas específicas.
B. A medida que se incluyen datos y van procesando, es capaz de relacioanar y crear mas
Son modelos que procesan lo que se expresa y ayuda en la solución de tareas.
A), A traves de información asociada a lo que se busca, contexto de lo que se desea, y preguntas claras la IA aprende a conectar y entreagar soluciones validadas
1. IA generativa, op c)
1. b) modelos funcionales de lenguaje natural
1. a. son alimentados con datos y a través de ellos analizan y a medida que realizan tareas van generando patrones e históricos que le facilitan "aprender y pensar"
A) Son entrenados con datos relacionados a las tareasa a realiar, encontranos patronos en ellos, Esto lo hace a través de algoritmos como A\*, que usan redes neuronales para su entrenamiento.
Los algoritmos de inteligencia artificial generan información basada en patrones aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos. La confiabilidad de la información generada depende de la calidad y diversidad de esos datos de entrenamiento. Si los datos son sesgados o poco representativos, la información también puede serlo. Por lo tanto, es crucial realizar una validación constante de los resultados para asegurar su precisión y relevancia. La inteligencia artificial, aunque poderosa, no es infalible y siempre debe ser utilizada con un enfoque crítico.
Para encontrar patrones en la información existente, los modelos de inteligencia artificial utilizan técnicas de aprendizaje automático. Esto implica procesar grandes volúmenes de datos, identificando relaciones y características comunes. Por ejemplo, un modelo puede analizar correos electrónicos para clasificar si son spam o no, aprendiendo de ejemplos previamente etiquetados. Este proceso de entrenamiento permite que el modelo reconozca patrones y tome decisiones basadas en nuevos datos. Este enfoque es fundamental en la inteligencia artificial generativa y en la creación de modelos de lenguaje.
Respuestas: 1- (A) Los modelos de IA aprenden a al ser entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos 2- (B) Son modelos fundacionales tienen como objetivo entender amplia gama del lenguaje. 3- (B) Se le denominan generativas por la capacidad de generar imagenes, audio, texto, musica
¿Qué son los LLMS? Respuesta: A. Porque procesan grandes cantidades de información
¿Cómo los modelos de inteligencia artificial aprenden a procesar datos como lo harían humanos? Respuesta: A. Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos. Esta respuesta se relaciona con el aprendizaje automático supervisado para encontrar patrones. Se basa en la ampliación de la función de atención y las redes neuronales
C) Algoritmos computacionales usados para imitar la cognición humana y resolver problemas
Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.
Pidiéndole acciones a través de prompts específicos.
Pregunta 2. B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
Respuestas: 1.-(A) Los modelos de IA son entrenados con datos (entre más específicos o clasificados sean estos, mejor) ya que con estos datos realizaran las tareas encomendadas. 2.-(B) Modelos fundacionales que al igual son entrenados con billones o trillones de datos que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural ( o multilenguaje), como clasificar, generar, o traducir textos. 3.-(B) Es capaz de generar secuencia de textos, píxeles o imágenes y secuencias de audio o motrices, basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas, (IA generativa).
Respuestas a. Los modelos para aprender necesitan ser entrenado, de esta manera nos dará mejores resultados. b. Modelos fundacionales que realizan tarea de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos, actúan como cerebros digitales. b. Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
1a 2b 3b
1: la respuesta es A, ya que es basado en datos verdadesros pero sin una verdadera comprension de conceptos como si lo hace un humano. 2: La respuesta es B ya que en resumen podemos decir que son herramientas avanzadas que estan trasnformando la forma de interactuar con la tecnologia aprovehcando el lenguaje. 1. la respuesta es la B ya que genera contenido nuevo,
La respuesta sería la c. Debido a que el modelo generativo es un modelode aprendizaje automático. El cual esta diseñado para generar nuevos datos posterior al entrenamiento al cual ha sido sometido previamente
¿Cómo los modelos de IA "aprenden" a "pensar" o realizar ciertas tareas de forma similar a como lo haría un humano? Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos. Esto les sirve para alimentar su base de datos para poder resolver las tareas que les solicitan.
Respuestas: 3\. B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
B: Son modelos Funcionales que procesan el lenguaje natural, genera y traduce textos.
A: Son "entrenados con datos" relacionados (o no) a la tarea, se busca patrones.
La respuesta es la b. Mediante la cual previamente he suministrado al la computadores billones de palabras para entrenar mi modelo y que posteriormente realice una correcta correlación de las mismas.
La respuesta es la a. Ya que mediante patrones realiza confecciones neuronales. Entrenando así a la computadora para generar información más precisa. El deep learning.
Respuesta 1: La opción correcta es la "A", ya que estas son entrenadas con información relacionada a una tarea para así poder hacerla de forma que encuentra patrones en esta información.
Respuestas: 1. (A) Son entrenados con datos relacionados, encontrando patrones en ellos. 2. (B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje como generar y traducir textos. 3. (B) Se le conoce generativas porque es capaz de generar textos, imágenes y audio a partir de lo aprendido.
B - por que generan en base de lo aprendido
A por que tiene que haber una base de datos de donde sacar la informacion
B) es capaz de generar textos imagenes y audio
B) Modelos fundacionales
Respuestas: A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
Respuesta : Los modelos de IA aprenden a pensar como los humanos, ya que son programas que funcionan como un conjunto de neuronas a las cuales se les somete a aprender con datos relacionados a un tema específico
La respuesta es A, son entrenados
La IA generativa se refiere a modelos que pueden crear contenido nuevo, como textos, imágenes y audios, a partir de datos existentes. Estos modelos, como GPT-4 para texto o DALL-E para imágenes, han sido entrenados con grandes volúmenes de información, permitiéndoles reconocer patrones y generar contenido coherente. Su capacidad para producir contenido original y relevante en diferentes contextos está revolucionando diversas industrias, desde el entretenimiento hasta el marketing. Esto demuestra el potencial transformador de la inteligencia artificial en nuestra economía y vida diaria.
Los modelos fundacionales, como los Large Language Models (LLM), son algoritmos que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural mediante el aprendizaje de patrones a partir de grandes volúmenes de datos textuales. Estos modelos pueden entender y generar texto, traducir, clasificar información y mucho más. Su capacidad para manejar múltiples lenguajes y tareas específicas los hace fundamentales en aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales. Su entrenamiento con datos segmentados les permite emular el entendimiento humano, transformando interacciones complejas en procesos más simples y eficientes.
a. Son entrenados con datos relacionados a las actividades a realizar
(B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
(B) Modelos funcionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.
(A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
B. IA generativa
Tanto la A (entrenamiento), como la C mediante promts bien específicos ...
1 A Se entrenan para saber como responder a ciertas situaciones en base a un conjunto de datos con patrones claros 2 B están entrenadas para entender los diferentes contextos de una misma palabra y las curiosidades del lenguaje humanos 3 B como su nombre lo dice genera aquello que se le pide y para lo que fue diseñado basándose en una gran base de datos
B) Es capaz de generar textos, imagenes y audio básandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
B)Modelos funcionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir texto
A) Son entrenados con los datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
A es la respuesta correcta
La inteligencia artificial generativa es capaz de crear secuencias de texto, imágenes y audio. Esto se logra mediante modelos como los grandes modelos de lenguaje (LLM) que se entrenan con grandes volúmenes de datos para identificar patrones. Por ejemplo, GPT-4 puede generar texto coherente, mientras que modelos como DALL-E pueden crear imágenes basadas en descripciones. Esta capacidad de generación es un avance significativo en IA, ampliando su aplicación en diversas áreas, desde la creación de contenido hasta la automatización de tareas.
Los modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural, como generar y traducir textos, son conocidos como **grandes modelos de lenguaje (LLMs)**. Estos modelos, como GPT-4, son entrenados con billones de datos para entender y realizar diversas tareas lingüísticas. Pueden generar texto coherente y traducir entre diferentes idiomas, convirtiéndose en herramientas clave en aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Aprender más sobre LLMs y su funcionamiento es esencial para maximizar su uso en diversos campos.
Los prompts específicos son instrucciones detalladas que se le dan a un modelo de lenguaje, como ChatGPT, para obtener respuestas más precisas. Al formular un prompt, es importante incluir contexto y especificidad. Por ejemplo, en lugar de pedir "cuéntame sobre IA", podrías solicitar "explica cómo la IA se utiliza en la medicina para diagnosticar enfermedades". Esto ayuda al modelo a entender mejor lo que necesitas y a generar respuestas más relevantes. Utiliza esta técnica para maximizar la eficiencia en tus interacciones con herramientas de IA.
Un buen programador, va a ser un excelente manejador de la I.A. pues sabe y sabrá estructurar muy bien las instrucciones.
Es la A , si no tienen una información , como la de nuestro cerebro , almacenada , no tendrían una base de datos a dónde recurrir por la información
IA generativa? Respuesta B), ya que puede generar cualquier secuencia mediante datos previos existentes.
Que son los LLMs? respuesta B), es un modelo de entendimiento de lenguaje, que sirve para entender el lenguaje humano.
Respuesta A, es necesario que sean entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar así como lo hacen los humanos para que tengan patrones de concentración y análisis muy similares.
Considero que la respuesta correcta es la opción A, dado que la IA aprende mediante el análisis de datos supervisados y no supervisados, redes neuronales y patrones específicos, los cuales se ajustan para tareas específicas.
B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
a) Son Entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos
A
A)Los datos alimentan la base de conocimientos que mediante deep learning y redes neuronales se aproximan a lo que hace el cerebro al realizar las tareas solicitadas. B)Modelo fundacional que usan herramientas generativas para clasificar y hacer predicciones. B)Una de las aplicaciones es la generación de contenidos basados en la cantidad de datos excepcional con la cuenta internet.
A
B) es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenido para diversas tareas
B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
1. (a) Con el entrenamiento adecuado, el sistema se habilita para dar solución mediante asociaciones. 2. (b) Modelos que mediante entrenamiento han aprendido a interpretar el lenguaje natural considerando el contexto 3. (b) Permite crear haciendo uso de grandes cantidades de información previamente entregadas
1: A Entrenados con datos 2: B Modelo funcional capaz de realizar tareas de procesamiento de lenguaje por Ejm: ChatGPT 3: B Genera textos, imágenes y audios para crear contenido para diversas tareas. Ha sido el ultimo logro de la IA
3.B: Capacidad de generar
1. B: cerebros digitales que puedne generar textos.
1\. A: modelo generativo que funciona de acuerdo a lo aprendido.
A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.
A) son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar encontrando patrones en ellos. B) modelos fundaciones que realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos B)Es capaz de generar textos, imagenes y audio basandose en datos existentes para crear contenido para diversas tareas
B)
c
Buen día. Respuestas: \*Pregunta 1: (A) - Entrenamiento con grandes volúmenes de datos clasificados y etiquetados por humanos. \* Pregunta 2: (B) Son sistemas de IA diseñados para comprender y generar lenguajes natural. \* Pregunta 3: (B) Es una clasificación dentro del IA que se centra en la creación de contenido.