El 70% de los desarrolladores adoptan la IA hoy en día adentrándose en el surgimiento de los grandes modelos de lenguaje, LangChain y las bases de datos vectoriales en el panorama tecnológico actual.

70% de los desarrolladores adoptan IA hoy en día, enfocándose en grandes modelos de lenguaje como LangChain y bases de datos vectoriales en el panorama tecnológico actual.

La inteligencia artificial tiene posibilidades ilimitadas, como se evidencia claramente en los nuevos lanzamientos y desarrollos que presenta a todos. Con el lanzamiento del último chatbot desarrollado por OpenAI llamado ChatGPT, el campo de la IA ha conquistado el mundo, ya que ChatGPT, debido a su arquitectura de transformador GPT, siempre está en los titulares. Desde el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) hasta la visión por computadora, la IA está impulsando a todos hacia un futuro con innovaciones infinitas. Casi todas las industrias están aprovechando el potencial de la IA y revolucionándose a sí mismas. Los excelentes avances tecnológicos, especialmente en las áreas de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), LangChain y Bases de Datos Vectoriales, son responsables de este notable desarrollo.

Modelos de Lenguaje Grande

El desarrollo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) representa un gran avance para la Inteligencia Artificial. Estos modelos basados en el aprendizaje profundo demuestran una precisión y fluidez impresionantes al procesar y comprender el lenguaje natural. Los LLMs se entrenan con la ayuda de volúmenes masivos de datos de texto de diversas fuentes, como libros, revistas, páginas web y otros recursos textuales. A medida que aprenden el idioma, captan estructuras lingüísticas, patrones y conexiones semánticas que les ayudan a comprender las complejidades de la comunicación humana.

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La arquitectura subyacente de los LLMs generalmente implica una red neuronal profunda con múltiples capas. Basándose en los patrones y conexiones descubiertos en los datos de entrenamiento, esta red analiza el texto de entrada y produce predicciones. Para reducir la discrepancia entre las salidas esperadas e intencionadas del modelo, los parámetros del modelo se ajustan durante la fase de entrenamiento. El LLM consume los datos de texto durante el entrenamiento e intenta anticipar la siguiente palabra o serie de palabras según el contexto. 

Usos de los LLMs

1. Responder preguntas: Los LLMs son expertos en responder preguntas, y para proporcionar respuestas precisas y concisas a una pregunta, buscan en un vasto corpus de texto, como libros, artículos o sitios web.

1. Generación de contenido: Los LLMs han demostrado ser útiles en actividades que involucran la generación de contenido. Son capaces de producir artículos, entradas de blog y otros contenidos escritos gramaticalmente correctos y coherentes. 

1. Resumen de texto: Los LLMs son excelentes en la summarización de texto, que implica retener información vital al condensar textos extensos en resúmenes más cortos y fáciles de digerir. 

1. Chatbots: Los LLMs se utilizan con frecuencia en la creación de chatbots y sistemas que utilizan IA conversacional. Permiten que estos sistemas interactúen con los usuarios en lenguaje natural comprendiendo sus preguntas, respondiendo adecuadamente y manteniendo el contexto a lo largo de la interacción. 

1. Traducción de idiomas: Los LLMs son capaces de traducir con precisión texto entre idiomas, facilitando la comunicación exitosa a pesar de las barreras lingüísticas. 

Pasos para entrenar un LLM

1. La etapa inicial en el entrenamiento de un LLM es recopilar un conjunto de datos textuales considerable que el modelo utilizará para descubrir patrones y estructuras lingüísticas.

1. Una vez recopilado el conjunto de datos, es necesario realizar un preprocesamiento para prepararlo para el entrenamiento. Para ello, los datos deben ser limpiados eliminando entradas innecesarias o redundantes.

1. Seleccionar la arquitectura del modelo adecuada es esencial para entrenar un LLM. Las arquitecturas basadas en transformadores han demostrado ser muy eficientes en el procesamiento y producción de lenguaje natural, incluido el modelo GPT. 

1. Se ajustan los parámetros del modelo para entrenar el LLM y se aumenta su precisión utilizando métodos de aprendizaje profundo como la retropropagación. El modelo procesa los datos de entrada durante el entrenamiento y produce predicciones basadas en los patrones reconocidos.
2. Después del entrenamiento inicial, el LLM se ajusta aún más para tareas o dominios específicos para mejorar su rendimiento en esas áreas.

1. Es esencial evaluar el rendimiento del LLM entrenado para determinar su eficacia utilizando una serie de métricas, como la perplejidad y la precisión, para evaluar el rendimiento del modelo. 

1. Una vez que el LLM ha sido entrenado y evaluado, se utiliza en un entorno de producción para aplicaciones del mundo real.

Algunos modelos de lenguaje famosos

1. GPT – Generative Pre-trained Transformer es un miembro destacado de la familia de modelos GPT de OpenAI y sirve como el modelo subyacente para el conocido ChatGPT. Es un modelo autoregresivo unidireccional solo decodificador, ya que genera texto prediciendo la siguiente palabra en función de las palabras previamente generadas. Con 175 mil millones de parámetros, GPT se utiliza popularmente para la generación de contenido, la respuesta a preguntas y mucho más.

1. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) es uno de los primeros modelos de lenguaje auto-supervisado basado en Transformers. Es un modelo potente para comprender y procesar lenguaje natural con 340 millones de parámetros.

1. PaLM: El Modelo de Lenguaje de Google Pathways (PaLM) con 540 mil millones de parámetros utiliza una versión modificada de la arquitectura común del modelo Transformer codificador-decodificador y ha demostrado un gran rendimiento en tareas de procesamiento de lenguaje natural, generación de código, respuesta a preguntas, etc.

LangChain

Los LLM tienen límites inherentes cuando se trata de producir respuestas precisas o abordar tareas que requieren un conocimiento o experiencia profundos en un dominio, a pesar de ser adaptables y capaces de ejecutar una amplia gama de tareas de lenguaje. LangChain, en este caso, sirve como un enlace entre los LLM y los especialistas en un tema. Al incorporar conocimientos especializados de expertos en el dominio, aprovecha el poder de los LLM. Ofrece respuestas más precisas, exhaustivas y contextualmente apropiadas en temas especializados al fusionar la comprensión general del lenguaje de los LLM con la experiencia específica del dominio.

Importancia de LangChain

Cuando se le pide a un LLM una lista de las tiendas de mejor rendimiento de la semana anterior, sin el marco de LangChain, el LLM crearía una consulta SQL lógica para extraer el resultado deseado con nombres de columnas falsos pero plausibles. Con la ayuda de la arquitectura de LangChain, los programadores pueden proporcionar al LLM una variedad de opciones y características. Pueden solicitar que el LLM cree un flujo de trabajo que divida el problema en varias partes y pueda ser guiado por las preguntas y pasos intermedios del LLM, lo que permite al LLM responder con una declaración integral.

Para buscar medicinas, los LLM pueden proporcionar información genérica sobre problemas médicos, pero pueden no tener el conocimiento profundo necesario para realizar diagnósticos específicos o sugerencias de terapia. LangChain, por otro lado, puede agregar conocimientos médicos de especialistas o bases de datos de información médica para mejorar las respuestas del LLM.

Bases de Datos Vectoriales

La base de datos vectorial es una base de datos nueva y distintiva que está ganando aceptación rápidamente en los dominios de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas bases de datos son distintas de las bases de datos relacionales tradicionales, diseñadas para almacenar datos tabulares en filas y columnas inicialmente, y de las bases de datos NoSQL más contemporáneas, como MongoDB, que almacenan datos como documentos JSON. Esto se debe a que una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y recuperar incrustaciones vectoriales como datos.

Una base de datos vectorial se basa en la incrustación vectorial, una codificación de datos que lleva información semántica y que permite a los sistemas de inteligencia artificial interpretar y mantener los datos a largo plazo. En las bases de datos vectoriales, los datos se organizan y almacenan utilizando sus propiedades geométricas, donde se utilizan las coordenadas de cada objeto en el espacio y otras cualidades que lo definen para identificarlo. Estas bases de datos ayudan a buscar elementos similares y realizar análisis avanzados en grandes cantidades de datos.

Principales Bases de Datos Vectoriales

1. Pinecone: Pinecone es una base de datos vectorial basada en la nube que fue creada con el propósito específico de almacenar, indexar y buscar rápidamente grandes colecciones de vectores de alta dimensionalidad. Su capacidad para realizar indexación y búsqueda en tiempo real es una de sus características principales. Puede manejar tanto vectores dispersos como densos.

1. Chroma: Chroma es una base de datos vectorial de código abierto que proporciona una forma rápida y escalable de almacenar y recuperar incrustaciones. Es fácil de usar y ligera, ofrece una API sencilla y admite una variedad de motores de almacenamiento, incluyendo opciones populares como RocksDB y Faiss.

1. Milvus: Milvus es un sistema de base de datos vectorial diseñado específicamente para manejar grandes cantidades de datos complejos de manera eficiente. Es una solución sólida y adaptable para una variedad de aplicaciones, incluyendo búsqueda de similitud, detección de anomalías y procesamiento de lenguaje natural, que ofrece alta velocidad, rendimiento, escalabilidad y funcionalidad especializada.

1. Redis: Es una increíble base de datos vectorial con características que incluyen indexación y búsqueda, cálculo de distancias, alto rendimiento, almacenamiento y análisis de datos, y un tiempo de respuesta rápido.

1. Vespa: Vespa admite la búsqueda geoespacial y análisis en tiempo real, proporciona resultados rápidos para consultas y tiene alta disponibilidad de datos y varias opciones de clasificación.

En conclusión, este año veremos un crecimiento sin precedentes en el uso generalizado de la inteligencia artificial. Este desarrollo sobresaliente se debe a los avances tecnológicos excepcionales, especialmente en los campos de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), LangChain y las Bases de Datos Vectoriales. Los LLMs han transformado el procesamiento de lenguaje natural; LangChain ha brindado a los programadores un marco para construir agentes inteligentes y los datos de alta dimensionalidad ahora se pueden almacenar, indexar y recuperar de manera eficiente con las bases de datos vectoriales. Juntos, estos avances tecnológicos han allanado el camino para un futuro impulsado por la inteligencia artificial.

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