Comprender la IA: en qué se diferencian los generadores de imágenes de los modelos de lenguaje

En el cambiante mundo de la inteligencia artificial, dos tipos de IA han cautivado nuestra imaginación: los grandes modelos de lenguaje (LLM), que generan texto, y los generadores de imágenes de IA, que crean arte visual a partir de descripciones. Si bien estas tecnologías podrían parecer similares a primera vista, en realidad funcionan de maneras fundamentalmente distintas. Analicemos en qué se diferencian y cómo procesan la información cada una.

Continúa leyendo "Understanding AI: How Image Generators Differ From Language Models"

Guía de ingeniería rápida

Bienvenido a La guía completa para la ingeniería rápidaEste libro completo te llevará a un viaje desde los fundamentos hasta las aplicaciones avanzadas de la ingeniería rápida: el arte y la ciencia de comunicarse eficazmente con sistemas de inteligencia artificial. Le pedí a Chatgpt que escribiera este libro para aprender sobre la ingeniería rápida. Me sorprendió su excelente trabajo. Me interesaría tu opinión.

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Desbloquee su productividad: Cómo usar modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas cotidianas


En nuestro mundo cada vez más digital, la información es abundante. Sin embargo, encontrar maneras eficientes de procesarla puede ser un desafío. Utilizarla eficazmente también lo es. Modelos de lenguaje grandes (LLM)Los modelos LLM, como GPT-3, son un subconjunto de la inteligencia artificial. Están diseñados para comprender textos con similitudes con los humanos. Estos modelos también generan texto basándose en la información que reciben. Los LLM se basan en patrones estadísticos avanzados derivados de grandes conjuntos de datos. Pueden realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje. Esto los convierte en herramientas increíblemente versátiles para mejorar la productividad.

Continúa leyendo "Unlock Your Productivity: How to Use Large Language Models (LLMs) for Everyday Tasks"

¿Qué es un "Few-Shot Prompt"? (Y por qué es importante para la IA)


Si ha estado explorando el mundo de la IA o modelos de lenguaje como ChatGPT, es posible que se haya encontrado con términos como “Mensaje de pocos disparos”, “aprendizaje de cero disparos”, o “Ingeniería rápida”. Estas frases pueden parecer técnicas, pero no te preocupes: ¡son más fáciles de entender de lo que crees!

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Adivinación con cartas

Rendimiento y patrón

Configuración:Pídele al espectador que baraje una baraja de cartas y retire 10 cartas.

ComenzarHoy les voy a mostrar un pequeño truco de magia con cartas que funciona con el poder de los números. Antes de empezar, quiero que miren estas 10 cartas que han seleccionado y piensen en cualquier número entre el 1 y el 10. No me digan cuál es.

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La ilusión de la comprensión: cómo los LLM resuelven problemas y qué significa esto para la inteligencia artificial

Un artículo escrito por Claude.ai sobre cómo los LLM resuelven problemas.

Cuando me preguntaron cómo resolví la ecuación 32 + 112 = 144, proporcioné una clara explicación matemática paso a paso:

  1. Alinea los números por valor posicional
  2. Suma los dígitos en el lugar de las unidades: 2 + 2 = 4
  3. Suma los dígitos en el lugar de las decenas: 3 + 1 = 4
  4. Suma los dígitos en el lugar de las centenas: 0 + 1 = 1
  5. Por lo tanto, x = 144

Parecía que estaba demostrando comprensión matemática. Pero ¿estaba siendo sincero sobre mi proceso? No exactamente.

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Predicción de las cartas invertidas

Efecto:

El artista hace una predicción y escribe un número en un papel, que se entrega a un miembro del público para su custodia. Se baraja una baraja de cartas y un voluntario colabora en el experimento. Tras algunas inversiones aparentemente aleatorias de las cartas, el número de cartas invertidas en la baraja coincide exactamente con la predicción. Este es un efecto de Bob Hummer y funciona por sí solo.

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