Hoy exploramos las posibilidades de Mistral AI. Fundada por ex-empleados de DeepMind y Stability AI, esta serie de modelos de lenguaje de código abierto se entrenan en grandes conjuntos de datos de texto y pueden generar texto coherente y contextualmente relevante en respuesta a una entrada de texto entre otros muchos casos de uso.
Hoy vamos a trabajar en un caso práctico algo más complejo(pero tampoco tan dificil) que reúne los principales puntos impartidos
Los avances en la inteligencia artificial (IA) han revolucionado la manera en que interactuamos con las máquinas y cómo las utilizamos para mejorar la eficiencia en diversas tareas. Uno de los desarrollos más significativos en este campo es la creación de agentes de AI que utilizan modelos de lenguaje grande (LLMs, por sus siglas en inglés) para predecir y generar contenido, así como para interactuar de manera más humana y eficaz.
A modo de práctica desarrollaremos una aplicación sencilla haciendo uso de Gradio para la interfaz y un modelo de Salesforce que se encuentra en el repositorio de Hugging Face.
Esta app recibe una imagen e interpreta lo que está en ella para luego trasncribirla en un output, lo que entre las task se conoce como «Image Captioning» y, lo principal, veremos como crear un Space en hugging para hacer correr la app en la plataforma y no en nuestro local y adicionalmente compartir este desarrollo como una API.
Para aquellos que nos iniciamos en los modelos opensource que ofrece Hugging Face les dejo esta guia a modo de introducción en la que verán básicamente cómo elegir un modelo, los criterios de tareas y licencias, el clonado de repositorios y la creación de un pipeline para conversar con un modelo pequeño desde nuestro ordenador. ¡Vamos allá!
Con la ayuda de GPT-4, uno de los modelos de lenguaje más avanzados de OpenAI, y Streamlit, un framework para crear aplicaciones de datos en Python, he desarrollado un asistente para mi trabajo diario en el desarrollo de código
Un contenido efectivo puede ser la diferencia entre atraer a un cliente potencial o perderlo ante la competencia. En este contexto, el desarrollo de un pipeline que utiliza la inteligencia artificial, específicamente GPT-3.5, para generar contenido a partir de instrucciones dadas en un archivo PDF representa un avance significativo en la producción de contenido digital automatizado y específico.
En este artículo, exploraremos cómo utilizar el poder de la inteligencia artificial y la API de OpenAI para generar contenido de manera automática y publicarlo en un sitio web de WordPress
Mucho se ha dicho sobre las utilidades de inteligencia artificial de diciembre hasta hoy. Han aparecido millones de apps y
