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    Jaromir Dzialo, Exfluency: C贸mo las empresas pueden beneficiarse de los LLM

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    驴Puedes contarnos un poco sobre Exfluency y lo que hace la empresa?

    Exfluency es una empresa de tecnolog铆a que ofrece soluciones de inteligencia h铆brida para la comunicaci贸n multiling眉e. Al aprovechar la inteligencia artificial y la tecnolog铆a blockchain, brindamos a las empresas expertas en tecnolog铆a acceso a herramientas de lenguajes modernos. Nuestro objetivo es hacer que los activos ling眉铆sticos sean tan valiosos como cualquier otro activo corporativo.

    驴Qu茅 tendencias tecnol贸gicas ha notado que se desarrollan en el espacio de la comunicaci贸n multiling眉e?

    Como en cualquier otro 谩mbito de la vida, la IA en general y ChatGPT en particular dominan la agenda. Las empresas que operan en el 谩mbito ling眉铆stico est谩n entrando en p谩nico o luchando por ponerse al d铆a. El principal desaf铆o es el tama帽o del d茅ficit tecnol贸gico en esta vertical. La innovaci贸n y, m谩s especialmente, la innovaci贸n en IA no es un complemento.

    驴Cu谩les son algunos de los beneficios de utilizar LLM?

    Los LLM disponibles en el mercado (ChatGPT, Bard, etc.) tienen un atractivo de soluci贸n r谩pida. Parece que m谩gicamente aparecen respuestas bien formuladas en tu pantalla. Uno no puede dejar de quedar impresionado.

    Los verdaderos beneficios de los LLM los obtendr谩n los jugadores que puedan proporcionar datos inmutables con los que alimentar los modelos. Son lo que les damos de comer.

    驴En qu茅 se basan los LLM cuando aprenden un idioma?

    En general, los LLM aprenden idiomas analizando grandes cantidades de datos de texto, comprendiendo patrones y relaciones y utilizando m茅todos estad铆sticos para generar respuestas contextualmente apropiadas. Su capacidad para generalizar a partir de datos y generar texto coherente los convierte en herramientas vers谩tiles para diversas tareas relacionadas con el lenguaje.

    Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4 se basan en una combinaci贸n de datos, reconocimiento de patrones y relaciones estad铆sticas para aprender el lenguaje. Estos son los componentes clave en los que conf铆an:

  • Datos: Los LLM est谩n capacitados con grandes cantidades de datos de texto de Internet. Estos datos incluyen una amplia gama de fuentes, como libros, art铆culos, sitios web y m谩s. La naturaleza diversa de los datos ayuda al modelo a aprender una amplia variedad de patrones, estilos y temas de lenguaje.
  • Patrones y relaciones: Los LLM aprenden el lenguaje identificando patrones y relaciones dentro de los datos. Analizan la coexistencia de palabras, frases y oraciones para comprender c贸mo encajan gramatical y sem谩nticamente.
  • Aprendizaje estad铆stico: Los LLM utilizan t茅cnicas estad铆sticas para aprender las probabilidades de secuencias de palabras. Estiman la probabilidad de que aparezca una palabra dadas las palabras anteriores en una oraci贸n. Esto les permite generar texto coherente y contextualmente relevante.
  • Informaci贸n contextual: Los LLM se centran en la comprensi贸n contextual. Consideran no s贸lo las palabras anteriores sino tambi茅n todo el contexto de una oraci贸n o pasaje. Esta informaci贸n contextual les ayuda a eliminar la ambig眉edad de palabras con m煤ltiples significados y a producir respuestas m谩s precisas y contextualmente apropiadas.
  • Mecanismos de atenci贸n: Muchos LLM, incluido GPT-4, emplean mecanismos de atenci贸n. Estos mecanismos permiten al modelo sopesar la importancia de diferentes palabras en una oraci贸n seg煤n el contexto. Esto ayuda al modelo a centrarse en informaci贸n relevante mientras genera respuestas.
  • Transferir aprendizaje: Los LLM utilizan una t茅cnica llamada aprendizaje por transferencia. Est谩n previamente entrenados en un gran conjunto de datos y luego ajustados en tareas espec铆ficas. Esto permite que el modelo aproveche su amplio conocimiento del idioma obtenido de la capacitaci贸n previa mientras se adapta para realizar tareas especializadas como traducci贸n, res煤menes o conversaci贸n.
  • Arquitectura codificador-decodificador: En determinadas tareas, como traducci贸n o resumen, los LLM utilizan una arquitectura codificador-decodificador. El codificador procesa el texto de entrada y lo convierte en una representaci贸n rica en contexto, que luego el decodificador utiliza para generar el texto de salida en el idioma o formato deseado.
  • Bucle de retroalimentaci贸n: Los LLM pueden aprender de las interacciones de los usuarios. Cuando un usuario proporciona correcciones o comentarios sobre el texto generado, el modelo puede ajustar sus respuestas en funci贸n de esos comentarios a lo largo del tiempo, mejorando su rendimiento.
  • 驴Cu谩les son algunos de los desaf铆os del uso de LLM?

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    Una cuesti贸n fundamental, que ha estado presente desde que empezamos a regalar datos a Google, Facebook y similares, es que 鈥渘osotros鈥 somos el producto. Los grandes actores est谩n ganando miles de millones con nuestra prisa por alimentar sus aplicaciones con nuestros datos. ChatGPT, por ejemplo, est谩 disfrutando de la incorporaci贸n de m谩s r谩pido crecimiento de la historia. Basta pensar en c贸mo Microsoft se ha beneficiado de los millones de sugerencias que la gente ya le ha hecho.

    Los LLM abiertos alucinan y, debido a que las respuestas a las indicaciones est谩n tan bien formuladas, es f谩cil enga帽ar a uno haci茅ndole creer lo que le dicen.
    Y para empeorar las cosas, no hay referencias/enlaces que le indiquen de d贸nde obtuvieron sus respuestas.

    驴C贸mo se pueden superar estos desaf铆os?

    Los LLM son lo que les damos de comer. La tecnolog铆a Blockchain nos permite crear una pista de auditor铆a inmutable y con ella datos limpios e inmutables. No es necesario rastrear Internet. De esta manera, tenemos control total de los datos que ingresan, podemos mantenerlos confidenciales y respaldarlos con una gran cantidad de metadatos 煤tiles. 隆Tambi茅n puede ser multiling眉e!

    En segundo lugar, como estos datos se almacenan en nuestras bases de datos, tambi茅n podemos proporcionar los enlaces de origen necesarios. Si no puede creer la respuesta a su pregunta, abra los datos de origen directamente para ver qui茅n los escribi贸, cu谩ndo, en qu茅 idioma y en qu茅 contexto.

    驴Qu茅 consejo dar铆a a las empresas que quieran utilizar LLM privados y an贸nimos para la comunicaci贸n multiling眉e?

    Aseg煤rese de que sus datos sean inmutables, multiling眉es, de alta calidad y almacenados 煤nicamente para sus ojos. Los LLM se convierten entonces en un verdadero punto de inflexi贸n.

    驴Qu茅 crees que depara el futuro para la comunicaci贸n multiling眉e?

    Como en muchos otros 谩mbitos de la vida, el lenguaje adoptar谩 formas de inteligencia h铆brida. Por ejemplo, en el ecosistema Exfluency, el flujo de trabajo impulsado por IA se encarga del 90 % de la traducci贸n; nuestros fant谩sticos expertos biling眉es en la materia solo necesitan centrarse en el 10 % final. Este equilibrio cambiar谩 con el tiempo: la IA asumir谩 una proporci贸n cada vez mayor de la carga de trabajo. Pero la aportaci贸n humana seguir谩 siendo crucial. El concepto se resume en nuestro eslogan: Impulsado por la tecnolog铆a, perfeccionado por las personas.

    驴Qu茅 planes tiene Exfluency para el pr贸ximo a帽o?

    隆Lotes! Nuestro objetivo es implementar la tecnolog铆a en nuevos sectores verticales y crear comunidades de pymes para atenderlas. Tambi茅n existe un gran inter茅s en nuestra aplicaci贸n Knowledge Mining, dise帽ada para aprovechar la informaci贸n oculta en millones de activos ling眉铆sticos. 隆2024 ser谩 emocionante!

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    • Jaromir Dzialo es cofundador y director de tecnolog铆a de exfluenciaque ofrece soluciones de seguridad y lenguaje basadas en inteligencia artificial asequibles con redes de talento globales para organizaciones de todos los tama帽os.

    驴Quiere aprender m谩s sobre IA y big data de la mano de los l铆deres de la industria? Verificar Exposici贸n de IA y Big Data que tendr谩 lugar en Amsterdam, California y Londres. El evento integral comparte ubicaci贸n con Semana de la Transformaci贸n Digital.

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    • Duncan MacRae

      Duncan es un editor galardonado con m谩s de 20 a帽os de experiencia en periodismo. Tras iniciar su carrera en periodismo tecnol贸gico como editor de Arabian Computer News en Dubai, desde entonces ha editado una serie de publicaciones de tecnolog铆a y marketing digital, incluidas Computer Business Review, TechWeekEurope, Figaro Digital, Digit y Marketing Gazette.

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    Etiquetas: cadena de bloques, chatgpt, idioma, llm

    Fuente: Jaromir Dzialo, Exfluency: C贸mo las empresas pueden beneficiarse de los LLM

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