Los 5 mejores marcos generativos de IA para usar en 2024

Las 5 mejores opciones de marcos generativos de IA para utilizar en 2024

Introducción

Bienvenido al fascinante reino de los Marcos de Generación de IA, donde la innovación y la creatividad convergen en el paisaje digital. El poder de la Inteligencia Artificial Generativa no es solo una maravilla tecnológica. Es una fuerza dinámica que moldea la forma en que interactuamos con las máquinas y producimos contenido. Imagina esto: la capacidad de conjurar historias, imágenes e incluso mundos enteros con solo una indicación. No es magia; es la evolución de la inteligencia artificial.

La IA Generativa no es simplemente un conjunto de algoritmos; es una fuente creativa alimentada por la vasta cantidad de datos en línea. Imagina poder indicarle a la IA que genere texto, imágenes, videos, sonidos y líneas de código complejas. A medida que la IA Generativa continúa aprendiendo y evolucionando, sus aplicaciones en diversas industrias se multiplican. El secreto radica en el entrenamiento: las complejas matemáticas y la considerable capacidad de cómputo se unen para enseñar a la IA a predecir resultados, imitando las acciones y creaciones humanas.

El viaje al mundo de la IA Generativa implica desentrañar los misterios detrás de su funcionamiento. ¿Cómo identifican las redes neuronales los patrones para crear nuevo contenido? ¿Cuáles son los modelos fundamentales que impulsan herramientas como ChatGPT y DALL-E? Acompáñanos en las complejidades de la IA Generativa, explorando sus usos y funcionalidades. Los 5 principales marcos que lideran esta revolución tecnológica. Un viaje donde las máquinas dan vida a la imaginación, y las posibilidades son tan ilimitadas como el lienzo digital en el que pintan.

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¿Qué son los Marcos de Generación de IA?

Los Marcos de Generación de IA son el fundamento de GenAI, proporcionando la infraestructura que permite a las máquinas crear contenido diverso y contextualmente relevante. Estos marcos actúan como principios guía para los modelos de IA, como LLMs, GANs y VAEs, permitiéndoles entender los patrones dentro de grandes conjuntos de datos. Las organizaciones pueden aprovechar el poder de los enfoques de aprendizaje no supervisado y semisupervisado para entrenar sistemas de IA utilizando estos marcos. Este entrenamiento sienta las bases para tareas que van desde Procesamiento del Lenguaje Natural hasta la generación de imágenes, capacitando a las máquinas para interpretar indicaciones.

Langchain

LangChain, la idea original de Harrison Chase, se destaca como un marco de desarrollo de software revolucionario diseñado para profesionales de la GenAI. Ayuda a transformar el panorama de las tareas y proyectos diarios. LangChain agiliza el proceso de creación de aplicaciones, haciendo hincapié en el uso de grandes modelos de lenguaje (LLMs) para mejorar las capacidades de los sistemas de IA. Con una ética de código abierto bajo la Licencia MIT, LangChain introduce una interfaz estandarizada que abarca agentes, memoria y cadenas.

Los agentes de LangChain toman protagonismo al permitir que los LLMs tomen decisiones informadas, allanando el camino para la creación de chatbots dinámicos, juegos y una variedad de aplicaciones. La función de memoria resulta invaluable, permitiendo la persistencia de estados entre llamadas a un LLM. Esta funcionalidad se convierte en un pilar fundamental para aplicaciones como chatbots, manteniendo conversaciones coherentes o almacenando los resultados de consultas anteriores. Las cadenas van más allá de las llamadas individuales a LLM, facilitando la orquestación de secuencias, lo cual es una ventaja para la creación de herramientas de resumen, sistemas de pregunta-respuesta y diversas aplicaciones que requieren interacciones multifacéticas.

La capacidad de LangChain para la Generación Aumentada de Datos añade otra capa de versatilidad, permitiendo a los profesionales de GenAI generar texto basado en datos externos. Desde crear artículos de noticias convincentes hasta redactar descripciones de productos, el marco amplifica las capacidades de generación de contenido.

LangChain ha demostrado su capacidad en varias aplicaciones, incluyendo chatbots para servicio al cliente y educación, juegos para entretenimiento e investigación, así como herramientas de resumen y sistemas de pregunta-respuesta para empresas y educación. Cubre diversas aplicaciones, como la generación de contenido, traducción, generación de código, análisis de datos y diagnóstico médico. En el kit de herramientas de los profesionales de GenAI, LangChain impulsa la innovación y eficiencia en el cambiante panorama de la inteligencia artificial generativa.

LlamaIndex

LlamaIndex emerge como una herramienta fundamental en el arsenal de los profesionales de GenAI. Proporciona un puente perfecto entre los datos personalizados y los LLMs, como GPT-4. Esta innovadora biblioteca mejora significativamente el trabajo y los proyectos diarios de los profesionales de GenAI al simplificar el proceso complejo de trabajar con datos y LLMs. La utilidad multifacética de LlamaIndex se despliega en diversas etapas, ofreciendo un soporte indispensable en la ingesta, estructuración, recuperación e integración de datos.

En primer lugar, LlamaIndex destaca en ‘ingestionar’ datos de diversas fuentes como API, bases de datos, PDF o aplicaciones externas, actuando como recolectores diligentes de datos. Luego pasa a la fase de ‘estructuración’, donde organiza los datos de manera que las LLM (Large Language Models) puedan comprender sin esfuerzo. Estos datos organizados se convierten en la base para la etapa de ‘recuperación’, donde LlamaIndex facilita encontrar y obtener las piezas de datos adecuadas cuando sea necesario. Por último, agiliza el proceso de ‘integración’, permitiendo la fusión sin problemas de datos con varios marcos de aplicación.

LlamaIndex funciona con tres componentes principales: ‘conectores de datos’ para recolección, ‘índices de datos’ para organización y ‘motores’ (LLMs) como traductores. Esta configuración empodera a los profesionales de GenAI en la Generación Asistida por Recuperación (RAG), combinando la destreza de LLM con datos personalizados. Las estructuras modulares como Query Engines, Chat Engines y Agents elevan las interacciones a niveles conversacionales, permitiendo la toma de decisiones dinámicas. Ya sea creando un sistema de preguntas y respuestas, un chatbot o agentes inteligentes, LlamaIndex es un aliado indispensable para los profesionales de GenAI, brindando una base sólida para incursionar en RAG y potenciar aplicaciones con LLMs y datos personalizados.

Jarvis

La plataforma JARVIS de Microsoft lidera la innovación de IA, proporcionando a los profesionales de GenAI una herramienta incomparable para mejorar su trabajo diario. JARVIS colabora con modelos de IA como ChatGPT y t5-base para obtener resultados unificados y avanzados. Como controlador de tareas, JARVIS optimiza el flujo de trabajo, maximizando el potencial de varios modelos de LLMs de código abierto para imágenes, videos, audio y más.

JARVIS integra IA multimodal, ampliando las capacidades de GPT-4 a procesamiento de texto e imágenes. Esta plataforma se conecta a Internet, accediendo a una red de 20 modelos potentes, que incluyen t5-base, stable-diffusion 1.5, bart-large-cnn de Facebook y dpt-large de Intel. JARVIS permite a los usuarios enviar consultas complejas y multitarea, dirigiendo diferentes modelos para colaborar de manera fluida en la ejecución de tareas complicadas. Por ejemplo, generar una imagen de una invasión alienígena mientras se crea un poema al respecto se convierte en un proceso simplificado donde ChatGPT planifica la tarea, selecciona el modelo adecuado y lo ejecuta, demostrando la eficiencia y el potencial colaborativo de JARVIS.

Aunque las capacidades de JARVIS son indudablemente innovadoras, requieren tener en cuenta los recursos necesarios. JARVIS necesita al menos 16 GB de VRAM y alrededor de 300 GB de espacio de almacenamiento para varios modelos. JARVIS requiere recursos sustanciales y no se puede ejecutar localmente en una PC promedio. Sin embargo, a pesar de estas limitaciones, JARVIS marca un gran avance en el desarrollo de IA, revolucionando el panorama de las capacidades y colaboración de la IA. Su potencial para remodelar la forma en que los profesionales de GenAI interactúan y utilizan la tecnología de IA es evidente, convirtiéndolo en una herramienta fundamental en la evolución de la inteligencia artificial.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock es un activo transformador para los profesionales de GenAI, ofreciendo un sofisticado conjunto de herramientas para la toma de decisiones simplificada en su trabajo diario y proyectos. Con su innovadora función de Evaluación del Modelo, los desarrolladores pueden evaluar, comparar y seleccionar los modelos base (FMs) óptimos adaptados a necesidades específicas. Actualmente en vista previa, esta función introduce herramientas de evaluación que abarcan opciones automáticas y de referencia humana.

Las evaluaciones de modelos desempeñan un papel fundamental en cada etapa de desarrollo y la función de Evaluación del Modelo de Amazon Bedrock eleva el proceso a nuevos niveles. Los profesionales de GenAI ahora pueden experimentar con diferentes modelos en el entorno de prueba de la plataforma, fomentando la eficiencia en el proceso iterativo. La evaluación automática del modelo simplifica la incorporación de conjuntos de datos personalizados o curados con métricas predefinidas, eliminando las complejidades del diseño y ejecución de bancos de pruebas personalizados para la evaluación de modelos. Esto es ventajoso para tareas como la resumión de contenido, la clasificación de preguntas y respuestas y la generación de texto.

Amazon Bedrock ofrece un flujo de trabajo de evaluación humana para métricas subjetivas como amabilidad y estilo, proporcionando a los desarrolladores una forma intuitiva de definir métricas personalizadas y utilizar sus conjuntos de datos. La flexibilidad se extiende a la elección de equipos internos o la opción de un equipo administrado por AWS, agilizando el proceso de evaluación humana. La transparencia de precios de la plataforma en la fase previa mejora su atractivo. Con cargos limitados a la inferencia del modelo para evaluaciones y sin tarifas adicionales por evaluación automática o humana. Los profesionales de GenAI encuentran en Amazon Bedrock un aliado poderoso en la selección de modelos, marcando un avance significativo en la toma de decisiones.

MeshTensorFlow

MeshTensorFlow emerge como una herramienta revolucionaria para los profesionales de GenAI, abordando los desafíos inherentes en las estrategias de entrenamiento distribuido de redes neuronales profundas (DNN). Mientras se divide en lotes, el enfoque de paralelismo de datos dominante, se encuentra con limitaciones como restricciones de memoria para modelos muy grandes, alta latencia e ineficiencia en tamaños de lotes pequeños. MeshTensorFlow introduce un cambio de paradigma al ofrecer un lenguaje para especificar una clase más amplia de cálculos de tensores distribuidos, que trasciende las limitaciones del paralelismo de datos.

Los usuarios pueden dividir las dimensiones del tensor en cualquier dimensión de una malla multidimensional de procesadores, dando paso a una estrategia de distribución más generalizada conocida como paralelismo de modelos. Este enfoque permite el entrenamiento eficiente de modelos grandes, superando las restricciones de memoria y reduciendo la latencia. La biblioteca compila un grafo de MeshTensorFlow en un programa SPMD (Single-Program-Multiple-Data), incorporando operaciones paralelas y primitivas de comunicación colectiva como Allreduce. Los profesionales de GenAI pueden aprovechar MeshTensorFlow para implementar versiones de modelos complejos tanto paralelos de datos como paralelos de modelos, como el modelo secuencia a secuencia Transformer. MeshTensorFlow entrena modelos Transformer con hasta 5 mil millones de parámetros en redes TPU de hasta 512 núcleos, superando desafíos y logrando que los proyectos de GenAI superen los resultados de vanguardia en benchmarks como la traducción inglés-francés WMT’14 y el modelo de lenguaje con mil millones de palabras.

Conclusión

Los 5 principales marcos de trabajo de Generative AI que dominarán en 2024, es evidente que el panorama de GenAI se está expandiendo y evolucionando a un ritmo sin precedentes. A medida que navegamos por el dinámico panorama de la Generative AI, estos marcos de trabajo se presentan como faros de innovación. La convergencia de la tecnología y la creatividad dentro de estos marcos de trabajo nos impulsa hacia un futuro en el que las máquinas entienden y crean, abriendo puertas a posibilidades inimaginables en el siempre creciente universo de la Inteligencia Artificial Generativa.

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