Comprender los principales modelos de lenguaje grande (LLM)

1. Introducción al LLM: Comprender los principales modelos de lenguaje grande, LLM. En esta lección, aprenderemos sobre los principales modelos de idiomas grandes en el mercado hoy en día. Comprenderás lo que hace bien cada modelo, si es luchas y dónde lucha y cómo elegir el adecuado en función del caso de uso, presupuesto y necesidades de cumplimiento. 2. ¿Qué es un LLM?: ¿Qué es un LLM? Se trata un sistema digital que se entrena en una enorme cantidad de texto. Aprende patrones, contexto y significado, por lo que puede generar respuestas, resúmenes, ideas e incluso código Diferentes empresas construyen diferentes modelos. Cada uno tiene su propia fuerza y limitación. No hay un solo mejor modelo. La elección correcta siempre depende del problema que quieras resolver. 3. Familia OpenAI-GPT: OpenAI, también nos llama la familia GPT. OpenAI tiene modelos como GPT 3.5, cuatro, 4.4 y GPT Son buenos para un excelente razonamiento y resolución de problemas. Tienen una fuerte creatividad. Los GPTs funcionan sin problemas con las herramientas de Microsoft, excelentes para la automatización y la creación de contenido Lo que hay que tener en cuenta es el mayor costo cuando se usa a gran escala. Puede generar respuestas incorrectas o maquilladas. Es una fuente cerrada, lo que significa que tienes un control limitado. 4. Claude antrópico: Familia Claude antrópica. Los modelos en la nube están diseñados con un fuerte enfoque en la seguridad y los resultados responsables. Lo que son buenos leer y resumir documentos largos, cumplimiento y tareas legales, revisiones de políticas y comprensión de contratos Las cosas a tener en cuenta pueden ser demasiado cautelosas. Ecosistema más pequeño en comparación con OpenAI. A continuación, aprenderemos sobre Google Deep Mind o la familia Gemini. 5. Gemini de Google: Google Deep Mind o la familia Gemini. Los modelos Gemini pueden trabajar con texto, imágenes, audios y videos Son buenos en la tarea multimodelo. Integración profunda con Google Workspace, búsqueda interna de conocimientos en documentos y correos electrónicos. Lo que hay que tener en cuenta es que tiene ciclos de liberación más lentos. Disponibilidad limitada fuera de las herramientas de Google. Familia Meta o Lama. 6. Meta Llama: Familia Meta o ama. Los modelos Lama son de código abierto, lo que significa que puedes modificarlos, publicarlos de forma privada. Menor costo, especialmente para entornos privados o implementación. Es útil para equipos con fuertes habilidades técnicas. que hay que tener en cuenta al desplegar ama es que requiere experiencia en casa, no es tan fácil configurar una opción de código cerrado. 7. IA de los maestrales: Mistral, también se llama Mistral o Mistral siete B. Mistral es una nueva compañía conocida por ¿En qué son buenos? Hay razonamiento rápido y eficiente. Bueno para la generación de código. Cosas a tener en cuenta que sigue creciendo en un soporte empresarial, aún no tan madurado como los grandes actores disponibles en el mercado 8. Familia R del comando Cohear: Silla o mando o familia. El logo se ve un poco diferente, ¿verdad? Cohare se enfoca en la generación aumentada de recuperación de Ag, lo que significa que vincula la IA con datos reales de la compañía ¿En qué son buenos? Son buenos para obtener respuestas precisas basadas en documentación empresarial. Los chatbots internos para recursos humanos, reclamos , finanzas o TI pueden ser un buen lugar para implementar esto Fuerte para la tarea de recuperación de conocimientos. que hay que tener en cuenta es que no es muy popular entre los usuarios generales. Está limitado en capacidades multimodales. 9. IA de Grok: Grok AI o Grog Grok es el modelo de XAI. Es conocido por el acceso en tiempo real a los datos de Twitter. Son buenos en el seguimiento de tendencias en redes sociales. Respuesta candida y menos filtrada. Potencial temprano para la analítica. Tenemos que tener cuidado de que no sea ideal para una industria regulada. Todavía es muy nuevo y no probado a escala. 10. Modelo operativo de IA: las tres A: Veamos ahora la IA, no como una tecnología, sino como tres modelos operativos muy diferentes para una empresa. El primero es la automatización. Aquí, la IA elimina las tareas repetibles que son trabajos basados en reglas a escala Para un líder de transformación, no se trata de resumir correos electrónicos Se trata de rediseñar los flujos de trabajo. Por ejemplo, las aseguradoras globales utilizan la automatización para prescribar los reclamos instantáneamente, asegurando el cumplimiento y reduciendo millones en costos de procesamiento La pregunta de liderazgo es, ¿ dónde liberamos la capacidad y reimplementamos el talento para actividades de mayor valor El segundo es el aumento. Aquí es donde la IA no reemplaza la experiencia sino que la amplifica. Piense en el equipo de estrategia ejecutando cientos de modelos de escenarios en horas en lugar de semanas. Líderes de I+D que utilizan IA para escanear miles de patentes y revistas para identificar el amplio espacio para la innovación. El valor aquí es la velocidad de penetración y amplitud de perspectiva La cuestión del liderazgo cambia de cómo capacitamos a nuestros equipos para que utilicen la IA como socio intelectual, no solo como asistente digital. El tercero es la agencia. Esto es una frontera. Los agentes de IA operan con objetivos, herramientas y un grado de independencia. La cadena de suministro ya ha estado probando agentes autónomos que pueden monitorear las interrupciones, redirigir los envíos y escalar solo cuando se En la banca, los agentes están siendo pilotados para gestionar la liquidez en la vida casi real. En este momento, el liderazgo se enfoca es la gobernanza. ¿Qué límites, estructura responsable, marco de confianza debemos construir para permitir que IA actúe sin supervisión humana constante? Para líderes como usted, la verdadera decisión no es que la IA pueda hacerlo, sino más bien, qué modo es el adecuado para el resultado comercial al que nos dirigimos, y cómo lo habilitamos de manera responsable Ahora que hemos enmarcado los tres modos, discutamos cómo los líderes pueden decidir cuándo usar cada uno y cómo preparar su organización para cambiar de marcha entre ellos. 11. Cierre del LLM: Si tengo que hacer un resumen de comparación simple o un resumen rápido de diferentes tipos de LLM, OpenAI es lo mejor para razonar pero a mayor costo El antrópico es la salida más segura, a veces demasiado cautelosa. Google Gemini es las mejores características de Multi modelo. Está ligado al ecosistema de Google. Metaama es más flexible y de código abierto, pero necesita habilidades técnicas Mistral es eficiente y ligero, aún temprano en la adaptación Cátedra en datos empresariales fuertes y Ag, pero no es conocido por la gente común. Grog es nuevo y experimental, aún no probado. Te veo en la siguiente clase. 12. Gracias por elegir Comprender los LLM: Y con eso, hemos llegado al final de entender los principales modelos lingüísticos de gran tamaño. Quiero agradecerle sinceramente por ser mi alumno y por completar esta clase conmigo. No solo aprendiste lo que es el modelo de lenguaje grande. Aprendiste a construir una mentalidad de decisión. Ahora entiendes en qué se diferencian los modelos de lenguaje grandes de los softwares tradicionales Exploras a los principales actores en el panorama de la IA. Juntos examinamos la fuerza, las limitaciones, el costo, control, el cumplimiento y la consideración de datos mientras seleccionamos el modelo de lenguaje grande. Y lo más importante, aprendimos a elegir el modelo adecuado para el uso correcto. Esa es una habilidad de liderazgo porque en el mundo actual impulsado por la IA, la ventaja real no viene de usar las herramientas a ciegas. Viene de tomar decisiones informadas y responsables. Permítanme compartir un poco sobre quién soy yo más allá de esta clase. Hola, soy Dimple Sanghvi, diseñador instruccional, creador de capacidades de IA, capacitador corporativo y fundador de Aviza y fundador A lo largo de los años, he trabajado con profesionales, gerentes y organizaciones de todas las industrias para construir capacidades estructuradas en adopción de IA , excelencia operativa, lean six sigma y transformación digital. Mi enfoque siempre ha sido aplicaciones prácticas, sin bombo, sin jergas No creo miedo sino que te ayudo a obtener claridad sobre el cambio. Ayudo a individuos y equipos a pasar de la confusión sobre IA o la transformación digital a la confianza en la toma de decisiones. Ya sea que sea un líder empresarial, evaluando herramientas de IA, un consultor, asesorando a clientes o un profesional que intenta integrar la IA en su flujo de trabajo, esta clase es parte de su viaje más amplio hacia el desarrollo de capacidades Y me encantaría estar conectado contigo. Puedes conectarte conmigo en LinkedIn, donde comparto ideas estructuradas sobre estrategia de IA, marcos de comparación de modelos, sistemas de productividad e implementación responsable de IA. También puedes unirte a mi canal de Whatsapp para obtener breve sobre IA procesable y micro aprendizajes y algunos programas virtuales dirigidos por instructores Estos contenidos de microaprendizaje están diseñados para profesionales ocupados, y si desea obtener comprensión estructurada más profunda, puede descargar mi aplicación de aprendizaje Aviza desde Google Play Store donde encontrará cursos adicionales, marcos, plantillas y vías de aprendizaje guiadas diseñadas para construir capacidad de IA en el mundo real Los modelos de IA seguirán evolucionando, se lanzarán nuevas versiones. La capacidad se expandirá. El costo cambiará, pero tu capacidad para evaluar, comparar y elegir sabiamente, eso es lo que te mantiene relevante Quiero hacer una pausa por un momento y decir algo sencillo pero sincero. Gracias. Gracias por ser mis alumnos, y gracias por invertir su tiempo conmigo. No solo viste las lecciones, te comprometiste conmigo. Sigue pensando críticamente, sigue eligiendo intencionalmente y sigue construyendo las capacidades, no solo la familiaridad Te veré en el próximo curso.