Un tipo de modelo de aprendizaje automático que se entrena con una gran cantidad de datos de texto y es capaz de generar texto con un sonido natural.

Un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo aprende por ensayo y error, recibe recompensas o castigos por sus acciones y ajusta su comportamiento en consecuencia.

Un mensaje es un fragmento de texto que se utiliza para preparar un modelo lingüístico grande y guiar su generación.

Una GPU, o unidad de procesamiento de gráficos, es un tipo especial de chip de computadora que está diseñado para manejar los complejos cálculos necesarios para mostrar imágenes y videos en una computadora u otro dispositivo. Es como el cerebro del sistema gráfico de un ordenador y es muy bueno para hacer muchos cálculos matemáticos muy rápido. Las GPU se utilizan en muchos tipos diferentes de dispositivos, como ordenadores, teléfonos y consolas de videojuegos. Son especialmente útiles para tareas que requieren mucha potencia de procesamiento, como jugar videojuegos, renderizar gráficos 3D o ejecutar algoritmos de aprendizaje automático.

GLTR es una herramienta que ayuda a las personas a saber si un fragmento de texto fue escrito por una computadora o una persona. Para ello, observa cómo se usa cada palabra del texto y qué probabilidades hay de que una computadora haya elegido esa palabra. GLTR es como un ayudante que te muestra pistas coloreando diferentes partes de la oración de diferentes colores. El verde significa que es muy probable que la palabra la haya escrito una persona, el amarillo significa que no está seguro, el rojo significa que es más probable que la haya escrito una computadora y el violeta significa que es muy probable que la haya escrito una computadora.

El arte generativo es una forma de arte que se crea mediante un programa o algoritmo de computadora para generar una salida visual o de audio. A menudo implica el uso de reglas aleatorias o matemáticas para crear resultados únicos, impredecibles y, a veces, caóticos.

Cuando queremos que una computadora entienda el lenguaje, necesitamos representar las palabras como números porque las computadoras solo pueden entender números. Una incrustación es una forma de hacerlo. Así es como funciona: tomamos una palabra, como «gato», y la convertimos en una representación numérica que captura su significado. Para ello, utilizamos un algoritmo especial que analiza la palabra en el contexto de otras palabras que la rodean. El número resultante representa el significado de la palabra y la computadora lo puede usar para entender qué significa la palabra y cómo se relaciona con otras palabras. Por ejemplo, la palabra «gatito» puede tener una incrustación similar a la de «gato» porque tienen un significado relacionado. Del mismo modo, la palabra «perro» puede tener una incrustación diferente a la de «gato» porque tiene diferentes significados. Esto permite que la computadora comprenda las relaciones entre las palabras y dé sentido al lenguaje.

Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con muchas capas para aprender patrones complejos a partir de los datos.

Los campos de radiación neuronal son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se puede usar para una variedad de tareas, incluida la generación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. Los NERF se inspiran en la idea de usar una red neuronal para modelar el resplandor de una imagen, que es una medida de la cantidad de luz que emite o refleja un objeto.

Un subcampo de la IA que se centra en enseñar a las máquinas a comprender, procesar y generar el lenguaje humano

CUDA es una forma en que las computadoras pueden trabajar en problemas realmente difíciles y grandes dividiéndolos en partes más pequeñas y resolviéndolos todos al mismo tiempo. Ayuda a la computadora a trabajar más rápido y mejor al usar partes especiales en su interior llamadas GPU. Es como cuando tienes muchos amigos que te ayudan a resolver un rompecabezas: es mucho más rápido que si intentas hacerlo todo tú solo. El término «CUDA» es una marca comercial de NVIDIA Corporation, que desarrolló y popularizó esta tecnología.

La computación espacial es el uso de la tecnología para agregar información y experiencias digitales al mundo físico. Esto puede incluir cosas como la realidad aumentada, en la que la información digital se añade a lo que ves en el mundo real, o la realidad virtual, en la que puedes sumergirte por completo en un entorno digital. Tiene muchos usos diferentes, como en la educación, el entretenimiento y el diseño, y puede cambiar la forma en que interactuamos con el mundo y entre nosotros.

GPT son las siglas de Generative Pretrained Transformer. Es un tipo de modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por OpenAI.

La coherencia temporal se refiere a la consistencia y continuidad de la información o los patrones a lo largo del tiempo. Este concepto es particularmente importante en áreas como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de series temporales, donde los modelos de IA necesitan procesar y comprender los datos que evolucionan con el tiempo. La coherencia temporal se puede ver desde diferentes perspectivas, según la aplicación específica: en la visión artificial, la coherencia temporal puede referirse a la suavidad y la consistencia del contenido visual de los vídeos, donde los objetos y las escenas deben mantener sus propiedades y relaciones en todos los fotogramas. En el procesamiento del lenguaje natural, podría referirse a la suavidad y la consistencia del contenido visual de los vídeos, donde los objetos y las escenas deben mantener sus propiedades y relaciones en todos los fotogramas. En el procesamiento del lenguaje natural, podría referirse a la suavidad y la consistencia del contenido visual de los vídeos, donde los objetos y las escenas deben mantener sus propiedades y relaciones en todos los fotogramas. En el procesamiento del lenguaje natural, podría referirse a la consistencia y flujo de información en un texto o conversación, garantizando que el modelo de IA genere respuestas o resúmenes que sigan lógicamente las declaraciones o eventos anteriores. En el análisis de series temporales, la coherencia temporal podría relacionarse con la consistencia de los patrones y tendencias de los datos, de modo que el modelo de IA pueda predecir valores futuros basándose en observaciones pasadas.

Python es un lenguaje de programación popular y de alto nivel conocido por su simplicidad, legibilidad y flexibilidad (muchas herramientas de IA lo utilizan)

GitHub es una plataforma para alojar y colaborar en proyectos de software

Un webhook es una forma en la que un programa informático envía un mensaje o datos a otro programa a través de Internet en tiempo real. Funciona enviando el mensaje o los datos a una URL específica, que pertenece al otro programa. Los webhooks se utilizan a menudo para automatizar los procesos y facilitar que los diferentes programas se comuniquen y trabajen juntos. Son una herramienta útil para los desarrolladores que desean crear aplicaciones personalizadas o crear integraciones entre diferentes sistemas de software.

Stable Diffusion genera imágenes artísticas complejas basadas en indicaciones de texto. Es un modelo de IA de síntesis de imágenes de código abierto disponible para todos. Stable Diffusion se puede instalar localmente usando el código que se encuentra en GitHub o hay varias interfaces de usuario en línea que también aprovechan los modelos de Stable Diffusion.

Un problema común en el aprendizaje automático, en el que el modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero mal con los datos nuevos e invisibles. Se produce cuando el modelo es demasiado complejo y ha aprendido demasiados detalles de los datos de entrenamiento, por lo que no se generaliza bien.

OpenAI es un instituto de investigación centrado en el desarrollo y la promoción de tecnologías de inteligencia artificial que sean seguras, transparentes y beneficiosas para la sociedad

El proceso de selección y creación de nuevas funciones a partir de los datos sin procesar que se pueden utilizar para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.

Tipo de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento se etiquetan y el modelo se entrena para hacer predicciones basadas en las relaciones entre los datos de entrada y las etiquetas correspondientes.

LangChain es una biblioteca que ayuda a los usuarios a conectar modelos de inteligencia artificial con fuentes externas de información. La herramienta permite a los usuarios encadenar comandos o consultas de diferentes fuentes, lo que permite crear agentes o chatbots que pueden realizar acciones en nombre del usuario. Su objetivo es simplificar el proceso de conexión de los modelos de IA con fuentes de información externas, lo que permite aplicaciones de inteligencia artificial más complejas y potentes.

la inteligencia que muestran las máquinas al realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje. La IA se logra mediante el desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden procesar, analizar y comprender grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en esos datos.

Una API, o interfaz de programación de aplicaciones, es un conjunto de reglas y protocolos que permite que diferentes programas de software se comuniquen e intercambien información entre sí. Actúa como una especie de intermediario, lo que permite que diferentes programas interactúen y trabajen juntos, incluso si no se crean con los mismos lenguajes o tecnologías de programación. Las API permiten que los diferentes programas de software se comuniquen entre sí y compartan datos, lo que ayuda a crear una experiencia de usuario más interconectada y fluida.

Es posible que veas que el término «Freemium» se usa con frecuencia en este sitio. Simplemente significa que la herramienta específica que estás buscando tiene opciones gratuitas y de pago. Por lo general, el uso de la herramienta es mínimo, pero ilimitado, en el nivel gratuito, con más acceso y funciones introducidas en los niveles de pago.

Tipo de programa informático que crea cosas nuevas, como imágenes o música, mediante el entrenamiento de dos redes neuronales una contra la otra. Una red, denominada generadora, crea datos nuevos, mientras que la otra, denominada discriminadora, comprueba la autenticidad de los datos. El generador aprende a mejorar la generación de datos a través de los comentarios del discriminador, lo que le permite identificar mejor los datos falsos. Este proceso de ida y vuelta continúa hasta que el generador es capaz de crear datos que son casi imposibles de diferenciar de los datos reales para el discriminador. Las GAN se pueden usar para una variedad de aplicaciones, incluida la creación de imágenes, vídeos y música realistas, la eliminación del ruido de las imágenes y los vídeos y la creación de nuevos estilos artísticos.

Tipo de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento no están etiquetados y el modelo está entrenado para encontrar patrones y relaciones en los datos por sí solo.

Google Colab es una plataforma en línea que permite a los usuarios compartir y ejecutar scripts de Python en la nube

Tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se basa en la estructura y la función del cerebro.

El proceso de preparación de datos sin procesar para su uso en un modelo de aprendizaje automático, que incluye tareas como la limpieza, la transformación y la normalización de los datos.

Método para enseñar a las computadoras a aprender de los datos, sin programarlas explícitamente.