#186 Introducción a GenAI RAG
Subscribe to get the latest
on Thu Feb 15 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
En una esfera digital en rápida evolución, la Inteligencia Artificial generativa (GenAI) está capturando la atención de los aficionados a la tecnología en todo el mundo. Considerada como el futuro de la tecnología de IA, la GenAI está ampliando fronteras con su potencial para simulaciones precisas y modelado de datos. Una figura prominente en este campo, Eduardo Alveraz, un Arquitecto de Soluciones de IA en Intel y ex geofísico, posee conocimientos invaluables en este fascinante mundo de la GenAI.
Keywords
#generativeai #artificialintelligence #futureofai #aitechnology #geophysics #datasimulation #datamodeling #eduardoalveraz #aiarchitecture #machinelearning #dataanalysis #bridgingscientistsusers #proprietarydata #datasecurity #cloudplatforms #datainteraction #aigrowth #transformation #aipotential #techinnovation #aifrontier
Un Intersección de Geofísica y IA
El viaje de Eduardo desde la geofísica hasta la inteligencia artificial proporciona un emocionante contexto para la aparición de GenAI. A medida que pasaba de un rol práctico en el campo a un rol en la oficina interpretando datos geofísicos, Eduardo fue introducido al siempre intrigante mundo del aprendizaje automático y la IA. Su experiencia directa en la recolección y procesamiento de datos jugó un papel fundamental mientras exploraba el ámbito saturado de tecnología de la IA. Este viaje subraya cómo las disciplinas a menudo percibidas como separadas pueden contribuir significativamente al desarrollo y aplicación de la tecnología de la IA.
Reduciendo la Brecha entre Científicos de Datos y Usuarios
La IA generativa presenta varios beneficios prometedores, siendo clave su potencial para actuar como el puente entre los científicos de datos y los usuarios finales. En configuraciones tradicionales, a menudo existe una brecha significativa entre los científicos de datos que procesan y analizan datos y los usuarios que aprovechan los resultados de estas acciones. GenAI intenta cerrar esta brecha proporcionando soluciones más refinadas y amigables para el usuario. Sin embargo, es crucial reconocer que GenAI, como cualquier tecnología, tiene limitaciones. La idea de almacenar datos sensibles en plataformas de nube pública es, de hecho, una perspectiva desalentadora para muchas empresas.
Mejorando la Interacción con Datos Propietarios
A pesar de las preocupaciones en torno a la seguridad de los datos, existen mecanismos para mejorar de manera segura la interacción de los modelos con datos privados o institucionales. Por ejemplo, las empresas pueden entrenar sus modelos en datos propietarios. Sin embargo, este enfoque plantea preguntas sobre la asignación de recursos y los costos. Estas interacciones enfatizan la importancia de aumentar selectivamente el acceso a los datos para mejorar los resultados mientras se mantiene la seguridad de los datos.
El emocionante potencial de GenAI
Las conversaciones en torno a GenAI prometen mucho para el futuro de la IA. Este período de rápido avance ofrece innumerables oportunidades para la innovación, el crecimiento y la transformación. A medida que más industrias adoptan esta tecnología revolucionaria, está claro que la IA Generativa empodera al mundo al moldear el paisaje de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esta exploración instiga un interés más profundo en GenAI y sus potenciales posibilidades. Nuestro viaje a través del paisaje de la IA continúa mientras desentrañamos los misterios de esta emocionante frontera tecnológica.
Extendiendo GenAI con Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
GenAI tiene algunas limitaciones que incluyen la privacidad de los datos, largos tiempos de entrenamiento y precisión de los resultados. Esto se debe a que los modelos de lenguaje grandes requieren una cantidad extensa de datos para el entrenamiento. El contexto se vuelve crucial, particularmente en el procesamiento de lenguaje, donde una sola palabra puede tener múltiples significados. Las arquitecturas RAG ayudan a aumentar las indicaciones de los usuarios con contexto a partir de una base de datos vectorial, lo cual reduce el tiempo de entrenamiento, mejora la privacidad de los datos y limita el amplio contexto fuera de la caja de los LLM.