IA generativa
La IA générative GénAI) es una rama de la IA que puede entrenarse para crear contenidos derivados en distintos formatos, como texto, imagen, vídeo y audio.
¿Por qué es importante IA générative ?
IA générative es importante para las empresas porque ayuda a acelerar los procesos creativos, incluida la redacción de textos y la obtención de imágenes para anuncios, correos electrónicos a clientes y boletines informativos. Los diseñadores de productos avantage del uso de GénAI para ofrecer imágenes en 3D y modelos de diseños desde nuevas perspectivas.
Los consumidores avantage de GénAI porque se les explican los resultados de la búsqueda.
Aplicaciones de IA générative
Casi a diario aparecen nuevas aplicaciones para GénAI . A continuación se muestran algunos ejemplos de este conjunto de aplicaciones en rápida evolución:
- Los chatbots son probablemente la aplicación basada en texto más popular de IA générative. Los equipos de atención al cliente los utilizan los centros de contacto de ventas y los sitios web de marketing para ofrecer diálogos con gran capacidad de respuesta.
- Transcripción Los servicios de GénAI crearán actas de reuniones y resumirán el contenido de los vídeos.
- Análisis de redes sociales Los modelos de GénAI analizan los flujos sociales para captar lo esencial y destacar los sentimientos especialmente negativos o positivos.
- La investigación puede ser más productiva si una herramienta GénAI realiza búsquedas de artículos y documentos en Internet y, a continuación, resume y organiza los resultados en función de los términos de búsqueda.
- Los equipos de marketing pueden utilizar GénAI para crear contenidos visuales y escritos.
Formación IA générative Modelos
Los modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) utilizan algoritmos de aprendizaje profundo aplicados a grandes conjuntos de datos de entrenamiento para acumular conocimientos. A continuación se muestran los métodos de entrenamiento.
Formación no supervisada
El enfoque de entrenamiento menos sofisticado consiste en alimentar grandes volúmenes de datos relevantes para enseñar el modelo GénAI . Por ejemplo, es posible que desee que una GénAI basada en texto redacte el primer borrador de los comunicados de prensa de su agencia de relaciones públicas. Podría empezar compartiendo plantillas de briefing de clientes junto con el borrador final del comunicado de prensa asociado. El modelo GénAI aprenderá rápidamente a redactar comunicados similares.
Formación supervisada
Un enfoque más guiado utiliza conjuntos de datos con los mejores ejemplos de uso resaltados o etiquetados. Esto tiene el potencial de crear resultados de mayor calidad que el enfoque no supervisado.
Aprendizaje por refuerzo a partir feedback humain
El aprendizaje por refuerzo a partir de feedback humain (RLHF, Reinforcement Learning from feedback humain ) proporciona retroalimentación sobre los resultados de GénAI utilizando las preferencias de las personas: esta forma de entrenamiento de ajuste fino da como resultado respuestas conversacionales más naturales de las aplicaciones Chatbot. En el caso de una aplicación que resuma artículos, por ejemplo, cualquier modificación que se realice en sus resultados se utiliza para generar un nuevo jeu de données de entrenamiento para su ajuste.
Modelos de difusión
Los modelos de difusión se utilizan para aplicaciones GénAI que crean y mejoran imágenes y vídeos. En este caso, la creación de imágenes se realiza mediante mensajes de texto que proporcionan información sobre el encuadre, el tema y el estilo deseados. Las herramientas de imagen de GPT, como Dall-E2 y Microsoft Designer, utilizan modelos de difusión para crear versiones de las imágenes sobre las que se entrenan, que muestran nuevas perspectivas, cambian los ajustes y permiten personalizaciones como la adición de texto.
Modelos prefabricados
Los proveedores de GénAI como AWS y los clientes de OpenAI Enterprise pueden acceder a plug-ins que proporcionan un modelo preentrenado como punto de partida de alto nivel. A continuación se muestran algunos ejemplos de GPT-4.
- Analista de datos de IA - Explore datos mediante lenguaje natural.
- AnalyticsAI - Revise su Google Analytics usando indicaciones.
- Bramework - Analiza los datos de búsqueda para ayudar a los profesionales del marketing con la optimización de motores de búsqueda (SEO).
- Chat With Excel - Conversa con tu hoja de cálculo.
- Developer Doc Search - Búsqueda de código fuente abierto y documentación.
- Buscador de recetas - Ideas de recetas organizadas por necesidades dietéticas.
- Rephrase AI - Convierte texto en vídeos de avatares parlantes.
- Smart Slides - Crea una presentación de diapositivas.
- Tome capturas de código - Embellezca el código fuente para compartirlo.
- Visualice sus datos - Cree gráficos de sus datos.
La plataforma de datos Actian y IA générative
Gracias a sus capacidades de integración de datos integradas, Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos como parte de su flujo de trabajo de formación de IA. Las empresas pueden preprocesar de forma proactiva sus datos operativos para que estén listos para el análisis mediante la automatización de canalizaciones. Al facilitar la unificación, transformación y orquestación de canalizaciones de datos.
La tecnología de bases de datos de Actian en la Action Data Platform puede realizar consultas de alta velocidad referenciando instancias de bases de datos distribuidas y datos almacenados externamente a la base de datos utilizando el conector Spark.
