Rosana Ferrero, PhD’s Post

Buenas herramientas...

Salió GPT-4o 😎 Genial, pero y eso qué significa para #DataAnalytics? 🤔 Algunas características que son claves de este nuevo lanzamiento para el campo de datos y análisis son: 1️⃣ Mayor Precisión y Contexto 🎯 GPT-4o ofrece una comprensión del contexto mucho más profunda y respuestas más precisas. Esto significa análisis más certeros y recomendaciones basadas en datos más fiables. 2️⃣ Generación de Lenguaje Natural Mejorada 🗣️ La capacidad de GPT-4o para generar texto que suena increíblemente humano ha mejorado drásticamente. Esto es perfecto para crear informes, resúmenes y presentaciones de datos que sean claros y convincentes. 3️⃣ Integración Multimodal 🌐 Ahora, GPT-4o puede procesar y generar respuestas no solo a partir de texto, sino también de imágenes y otros tipos de datos. Esto significa más posibilidades para el análisis de datos visuales y la creación de dashboards interactivos 4️⃣ Personalización Avanzada 🔧 Las nuevas capacidades de personalización permiten ajustar el modelo a necesidades específicas de tu negocio, lo que resulta en soluciones analíticas más relevantes y adaptadas a tus desafíos particulares. 5️⃣ Velocidad y Eficiencia Mejoradas ⚡ Con una mayor velocidad de procesamiento y optimizaciones en el rendimiento, puedes obtener insights más rápido que nunca, acelerando la toma de decisiones críticas. Buenísimo, pero si quiero usar todo esto, qué tengo que hacer? Para comenzar a probar GPT-4o, primero asegúrate de tener acceso a la API de OpenAI y familiarízate con su documentación. Configura tu entorno de desarrollo e instala las bibliotecas necesarias. Carga tus archivos de datos (como CSV) en un formato compatible y utiliza la API de GPT-4o para procesarlos y generar análisis. Interactúa con GPT-4o haciendo preguntas específicas sobre tus datos y consulta ejemplos y recursos adicionales en la guía de inicio rápido y el repositorio de OpenAI en GitHub. Recursos Adicionales ➡ Guía de Inicio Rápido de OpenAI: Visita la Guía de Inicio Rápido de OpenAI para obtener instrucciones detalladas sobre cómo comenzar. https://lnkd.in/e_hB89f7 ➡Ejemplos de Código: Revisa los ejemplos de código en el Repositorio de Ejemplos de OpenAI en GitHub. https://lnkd.in/eCN3nFfa ➡Foros y Comunidades: Únete a foros y comunidades como Reddit o Stack Overflow donde puedes hacer preguntas y obtener ayuda de otros usuarios que están trabajando con GPT-4o. #GPT-4o #chatGPT

🤖 ¿Qué son las bases de datos vectoriales? Las bases de datos vectoriales están diseñadas para almacenar y buscar datos en formato de vectores, que son representaciones numéricas de información. Este tipo de bases es clave cuando trabajamos con modelos de Machine Learning (ML), especialmente en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora y búsqueda semántica. 💡 ¿Qué es un vector en este contexto? Un vector es una forma de representar características complejas de un dato (como palabras, imágenes o incluso sonidos) en un formato numérico que los modelos de ML pueden entender. 🔍 Ejemplo práctico: Cuando entrenamos un modelo de ML, por ejemplo, un modelo de lenguaje como GPT, cada palabra o frase se convierte en un vector en un espacio multidimensional. Las bases de datos vectoriales permiten almacenar estos vectores y realizar búsquedas rápidas y precisas basadas en similitud. 🚀 ¿Por qué son útiles? Búsquedas semánticas: Puedes buscar por significado y no solo por palabras exactas. Recomendaciones personalizadas: Los vectores permiten comparar la similitud entre usuarios y productos. Clasificación y agrupamiento: Permiten identificar patrones y similitudes en grandes volúmenes de datos. 🔧 Ejemplos de bases de datos vectoriales: Pinecone Weaviate Milvus FAISS (de Facebook AI Research) 🌐 ¿Cómo se integran con los modelos de Machine Learning (ML)? Los modelos de ML, como los modelos de lenguaje masivos (LLMs, Large Language Models), generan vectores a partir de texto o imágenes. Estos vectores luego se almacenan en bases de datos vectoriales, lo que permite crear aplicaciones avanzadas como asistentes virtuales, motores de búsqueda inteligentes o sistemas de recomendación. 👉 En resumen: Las bases de datos vectoriales son una herramienta fundamental para almacenar, buscar y comparar vectores generados por modelos de Machine Learning, abriendo la puerta a aplicaciones más inteligentes y personalizadas. ¿Quieres aprender más sobre cómo usar bases de datos vectoriales y modelos ML en tus proyectos? 🚀 ¡Sigue a BIPY para más contenido como este!

🚀 Día 84 de #100DaysOfAI: Implementación de Búsqueda Semántica con Langchain y Chroma 🔍💻 Hoy es un día emocionante, ¡nos adentramos en la implementación de búsqueda semántica! 🤖🔍 Utilizamos el poder de los modelos de lenguaje natural y bases de datos vectoriales para realizar consultas inteligentes en videos 🎥🧠. 💡 Resumen del proceso: Embeddings: Usamos OpenAI Embeddings 🧠 para convertir las transcripciones de video en representaciones vectoriales que capturan el contexto semántico. 🔢✨ Búsqueda Semántica: A través de Chroma, comparamos la consulta del usuario con estas representaciones para ofrecer respuestas precisas y contextuales. 🔍📚 Generación de Respuestas: Con Langchain y GPT-4, creamos respuestas detalladas basadas en los documentos relevantes. 🤖💬 API para el Front-End: Construimos una API con FastAPI 🌐, para que cualquier aplicación o interfaz web pueda consumir estas búsquedas de manera fácil y rápida. 💻🚀 🎯 Este enfoque nos permite realizar búsquedas inteligentes en contenido audiovisual de una forma eficiente y potente, ¡y eso es solo el principio! 📂 Código oficial del proyecto: https://lnkd.in/eAz-vu8U 💻 Sigue mi progreso en #100DaysOfAI: https://lnkd.in/e26tPcU8 ¡Esto es una demostración increíble del poder de la IA aplicada! 🎥🤖👨💻 ¡Nos vemos mañana para más innovaciones! 🚀💡 Chroma LangChain LangChain Developer OpenAI FastAPI Python #100DaysOfAI #MachineLearning #NLP #DeepLearning #BúsquedaSemántica #AI #Langchain #Chroma #OpenAI #Embeddings #IA #DiegoOliverAI #FastAPI #GPT4 #VectorDB #Python #Innovación #Tecnología #IAEnAcción

🚀 ¿Estás usando todo el potencial de Python para transformar tus proyectos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial? Con su enorme ecosistema de bibliotecas y frameworks, Python te permite abordar desde tareas básicas hasta modelos avanzados de machine learning. Aquí te comparto algunas de las herramientas más potentes que te ayudarán a lograrlo: 🔍 Para Ciencia de Datos: NumPy y Pandas 🧮: Los básicos infaltables para manipulación y análisis de datos. SciPy 🔬: Ideal para cálculos científicos complejos. Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly y Dash 📊: Lleva tus datos a la vida con visualizaciones impresionantes y personalizables. Dask ⚙️: Perfecto para manejar grandes volúmenes de datos y análisis escalables. 🤖 Para Machine Learning: Scikit-Learn 💡: La solución versátil para proyectos de ML general. TensorFlow y PyTorch 🧠: Si trabajas con deep learning, estas son las herramientas estrella. Keras 🔧: Simplifica la creación de redes neuronales con su enfoque de alto nivel. LightGBM, XGBoost y CatBoost ⚡: Las mejores opciones para optimización mediante boosting de gradiente. Hugging Face Transformers 📝: Lo último en procesamiento de lenguaje natural (NLP). OpenAI Gym 🎮: Tu aliado si te aventuras en el aprendizaje por refuerzo. 🎨 Para IA Generativa: GLM-PyTorch y Pyro 🔍: Modelos probabilísticos que abren nuevas fronteras en la IA. NeRF 🏞️: Innovación pura en reconstrucción 3D. StyleGAN 🎨: La herramienta clave para crear imágenes realistas desde cero. JAX, Flax, DALL-E 2 e Imagen 🧬: Están redefiniendo lo que es posible en el mundo de la investigación en IA. 💡 Recuerda: No se trata de usar todas las herramientas, sino de saber cuál se adapta mejor a tus necesidades y proyectos. Python tiene la flexibilidad y potencia para ayudarte a llegar más lejos. #DataScience #Python #InteligenciaArtificial #MachineLearning #AI #NLP #GenerativeAI #DeepLearning #Innovación #TechTrends #Analytics #Data

🔍💡 Cómo construir un GPT personalizado desde tu base de datos relacional En el mundo de la Inteligencia Artificial, la creación de modelos personalizados se vuelve cada vez más accesible y poderosa. Hoy veremos cómo construir un GPT personalizado capaz de extraer datos y responder preguntas directamente desde una base de datos estructurada. 🛠️ Requisitos y Pasos Técnicos Para desarrollar un GPT personalizado con el editor de OpenAI, es importante tener en cuenta: Suscripción al plan ChatGPT Plus de OpenAI. Acceso a Dataherald NL-to-SQL API y una clave de API. Capacidad para alojar la aplicación, recomendamos usar AWS Lambda. Uso del SDK de Python de Dataherald. 🚀 Creando la Aplicación FastAPI Vamos a crear una aplicación FastAPI que implementará un punto final para: Recibir la pregunta en lenguaje natural de nuestro GPT. Interactuar con el motor de Dataherald para generar la consulta SQL necesaria. Ejecutarla en la base de datos y devolver los datos. Para todas las instrucciones detalladas y el código completo de la aplicación, puedes encontrar más información en mi repositorio. 🔧 Configurando tu GPT personalizado en OpenAI Una vez que tengamos nuestro servidor NL-to-SQL alojado, navegaremos al editor de OpenAI GPT para configurar y construir nuestro GPT personalizado. Asegúrate de estar en el plan ChatGPT Plus para acceder al editor. En el editor, crearás nuevas acciones que vinculen tu GPT con el servidor NL-to-SQL, permitiéndole responder preguntas basadas en la base de datos. 🚀 Acción y Resultados Después de configurar todo, podrás probar tu GPT personalizado en la página de vista previa. ¡Verás cómo responde a las preguntas de manera inteligente y precisa! 🔍 Mejora Opcional Puedes mejorar la precisión de tus resultados NL-to-SQL verificando y ajustando las consultas generadas en el panel de Dataherald AI. Esto optimizará los modelos de lenguaje y mejorará aún más las respuestas. ¡Ahora estás listo para lanzar tu GPT! Asegúrate de revisar las políticas de privacidad y publicar tu modelo para compartirlo con el mundo. ¿Qué opinas de esta innovación en IA? Déjame tus comentarios y comparte tu entusiasmo por esta tecnología revolucionaria. 💬✨ #InteligenciaArtificial #DesarrolloTecnologico #GPTPersonalizado #Dataherald #OpenAI #marketing

En mi trayectoria trabajando con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), una de las etapas más copadas y decisivas ha sido el proceso de especialización de modelos. Imaginen esto: tenemos un modelo pre-entrenado, inmenso y genérico, como un lienzo en blanco cargado de potencial. Ahora, el reto es transformarlo en un "especialista" en la tarea específica que queremos resolver. 👇👇👇 ARTICULO COMPLETO: https://lnkd.in/dq-ceYph #ia #finetuning #prompt #ai #engineer #tech #tecnologia #python -------------------------------------------- 📌Explora mis plataformas para encontrar contenido especializado y dinámico: BLOG PERSONAL: https://gen-ia.org/ (Análisis, recursos prácticos, y contenido especializado sobre IA GENERATIVA) MEDIUM: https://lnkd.in/dxYvCUve (Ideal si te gusta leer rápido sin profundidad ni técnicismo) X/TWITTER: https://lnkd.in/dT-s9xAJ (Insights rápidos y conversaciones sobre los temas relevantes en IA GENERATIVA) YOUTUBE: https://lnkd.in/dZdQ2hBr (Explicaciones, opinión y tutoriales prácticos/técnicos) 🚀Seguime en estas plataformas y no te pierdas ninguna de mis publicaciones. ¡Hablemos del presente y el futuro de la tecnología! --------------------------------------------

¿Sabías que puedes ejecutar un GPT localmente y totalmente privado? 🤔💡 Y además, puedes utilizarlos para extraer información estructurada de texto natural. 🤯 Te contamos paso a paso cómo la inteligencia artificial y los datos estructurados pueden revolucionar tu bandeja de entrada para convertirte en tu versión 10x. 🚀📧 🔗 https://lnkd.in/d8DdvD5v 👉 Descubre cómo aprovechar al máximo estas tecnologías para mejorar la eficiencia y personalización de tu empresa ¡Dale clic y transforma tu manera de trabajar con Arteco Consulting Sl! ✨📨 #InteligenciaArtificial #DataDriven #Innovación #ArtecoConsulting #Tecnología

artículo interesante

Tabla de Comparación de Niveles de Conocimiento entre Diferentes Modelos de IA acerca de diferentes tecnologías de desarrollo de sistemas y programación. (Tabla adjunta) Introducción: Se consultó a varios modelos de Lenguaje (Large Language Models) o programas de inteligencia artificial sobre su nivel de conocimiento y confianza respecto a una lista de tecnologías específicas (Notas del 0 al 7). Este análisis permite evaluar la fiabilidad y profundidad del conocimiento de cada modelo en relación con estas tecnologías. El objetivo es proporcionar a los usuarios una referencia objetiva para decidir cuál modelo podría ser más adecuado para resolver sus dudas o consultas sobre una tecnología en particular. Este análisis comparativo muestra claramente los niveles de conocimiento de cada modelo de IA, facilitando la selección del más adecuado para sus necesidades tecnológicas específicas. Motivación: Este ejercicio surge porque, al enfrentar problemas con el código o la plataforma que sustenta cierta tecnología, suelo recurrir a diversos modelos de inteligencia artificial para buscar soluciones. Sin embargo, he notado que este enfoque a menudo degenera en un proceso de prueba y error, consultando repetidamente a diferentes modelos en busca de mejores respuestas, lo que termina siendo un ejemplo claro del adagio “dar palos de ciego”. Por ello, he diseñado este ejercicio tanto para mis propios intereses como para cualquier persona a quien pueda serle útil. Algunas conclusiones: Las conclusiones pueden ser variadas dependiendo del interés del usuario sobre alguna tecnología la cual necesita ayuda y seleccionar el modelo adecuado; Ejemplos: -Si se necesita información o ayuda acerca de scriptcase de acuerdo a la tabla es evidente que la mejor opción es consultar a chat-gpt en su modelo 4o -Si se requiero información acerca de la plataforma 4D , un ambiente poco conocido pero que tiene décadas en el mercado, es mejor consultar a chat-gpt en su modelo 4o -Al observar la tabla si se requiere ayuda acerca de Python o JavaScript todos los modelos son eficientes en ello. -Tambien el ejercicio demuestra que entre modelos normales y de razonamiento por ejemplo GPT-4o v/s GPT 01-preview o Deepseek (normal) v/s Deepseek (Razonamiento) los niveles de información en los cuales ellos se sienten fuertes, son diferentes. -El modelo LLama versión 3 se siente fuerte en estas tres tecnologías: Python, JavaScript, Html y Css. -Es interesante observar en la tabla que el lenguaje Go o también conocido como Golang creado por Google en 2007 y el modelo de ia Gemini creado también por Google , este último manifieste tan poca confianza en su información con respecto a este lenguaje.