API de IA generativa con GPT-4 y alternativas a ChatGPT

¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa es una palabra elegante para diseñar modelos de generación de texto. Estos modelos toman un trozo de texto como entrada y generan el resto del texto por ti, siguiendo el espíritu de tu entrada inicial. Tú decides qué tamaño quieres que tenga el texto generado y cuánto contexto quieres pasar al modelo en la entrada.

Supongamos que tiene el siguiente texto:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model

Supongamos que quiere generar unas 250 palabras a partir del texto anterior. Simplemente envíe su texto al modelo y éste generará el resto:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model that does what every model should do: predict your future behavior. It's very effective at detecting patterns in your real-time input, predicting upcoming events and responses that you may not even consider. LLaMA 3's power consists of a set of internal neural processes that are extremely accurate. But at the same time that results are good, they need to be fast. So LLaMA 3 is designed to run on the server. To speed up your results, you may need to use the cloud. Here's why: you may be storing your business data in the cloud. And using the cloud may mean that you can't get your data into the Natural Language Processing process because you have to transfer everything over the cloud.

Los modelos generativos fundacionales suelen requerir cierta "ingeniería rápida" para comprender lo que se espera de ellos. Puede obtener más información sobre la ingeniería de impulsos en nuestro artículo dedicado al aprendizaje de pocos impulsos: aquí.

Una vez ajustados a casos de uso específicos, estos modelos generativos pueden dar resultados aún más impresionantes. De hecho, la mayoría de los modelos generativos modernos están preparados para comprender instrucciones humanas sin necesidad de ingeniería previa (también conocidos como modelos "instructivos"). Puede obtener más información sobre cómo utilizar estos modelos de instrucciones en nuestra guía específica: aquí.

Puedes conseguir cualquier caso de uso de la IA gracias a los modelos generativos, siempre que utilices un modelo avanzado y versátil: análisis de sentimientos, corrección gramatical y ortográfica, respuesta a preguntas, generación de código, traducción automática, clasificación de intenciones, parafraseo... ¡y mucho más!

IA Generativa

¿Por qué utilizar modelos generativos de IA?

La IA generativa es una forma estupenda de automatizar cualquier tipo de tarea relacionada con la comprensión o la escritura de textos. He aquí un par de ejemplos.

Generación de contenidos de marketing

La creación de contenidos es crucial para el SEO hoy en día, pero también es un trabajo tedioso. Por qué no dejárselo a un modelo de IA especializado y centrarse en algo más importante?

Chatbots

Los chatbots de IA pueden mejorar significativamente la eficiencia y la disponibilidad del servicio de atención al cliente al proporcionar respuestas instantáneas y permanentes a las consultas, mejorando así la satisfacción del cliente. También pueden automatizar tareas rutinarias, lo que permite a las empresas asignar recursos humanos a cuestiones más complejas e iniciativas estratégicas.

Corrección gramatical y ortográfica

La corrección ortográfica basada en IA puede mejorar significativamente la profesionalidad y legibilidad de las comunicaciones empresariales, reduciendo la probabilidad de malentendidos y mejorando la reputación de la empresa. También agiliza la preparación de documentos y la correspondencia por correo electrónico, ahorrando tiempo y reduciendo la carga de los empleados a la hora de detectar errores manualmente.

Resumen

La sintetización puede transformar documentos, informes y comunicaciones empresariales extensos en resúmenes concisos y fáciles de digerir, ahorrando tiempo y garantizando que las ideas y decisiones clave sean rápidamente accesibles. Esto puede mejorar la toma de decisiones, aumentar la productividad y mejorar la retención de información en todos los niveles de una organización.

API de inteligencia artificial generativa de NLP Cloud

NLP Cloud propone una API de IA generativa que le permite realizar la generación de texto de forma inmediata con LLaMA 3, ChatDolphin, Mixtral 8x7B, Yi 34B, etc. Estos modelos son potentes alternativas a ChatGPT, GPT-3.5 y GPT-4. Puede utilizar nuestros modelos preentrenados, cargar sus propios modelos generativos o ajustar su propio modelo generativo perfectamente adaptado a su caso de uso.

Para más detalles, consulte nuestra documentación sobre modelos generativos aquí.

Probar IA generativa localmente es una cosa, pero utilizarla de forma fiable en producción es otra. Con NLP Cloud puede hacer ambas cosas.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA generativa de textos?

La IA generativa de textos se refiere a los sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear automáticamente contenidos escritos, como historias, artículos, códigos, etc., mediante el aprendizaje a partir de vastos conjuntos de datos de textos existentes. Analiza patrones, contextos y estructuras en los datos para generar textos nuevos, coherentes y contextualmente relevantes sobre una amplia gama de temas.

¿Cuál es la diferencia entre IA generativa, aprendizaje profundo y aprendizaje automático?

La IA generativa se centra en la creación de nuevas instancias de datos (como imágenes, texto o música) que imitan los datos reales, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender de grandes cantidades de datos, y el aprendizaje automático es un campo más amplio que abarca algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores realizar tareas sin estar explícitamente programados para cada una de ellas, de las cuales el aprendizaje profundo es un subconjunto. En esencia, la IA generativa crea, el aprendizaje profundo proporciona una forma sofisticada de aprender de la complejidad, y el aprendizaje automático es el principio general de enseñar a los ordenadores a aprender de los datos.

¿En qué se diferencia la IA generativa de otros tipos de inteligencia artificial?

La IA generativa se distingue de otros tipos de inteligencia artificial por su capacidad para crear nuevas instancias de datos (como imágenes, texto o sonidos) que se asemejan a los datos de entrenamiento, a diferencia de la IA tradicional, que se centra en la comprensión y el aprendizaje a partir de datos existentes sin generar nuevas instancias de datos. Utiliza modelos como las redes generativas adversariales (GAN) o los autocodificadores variacionales (VAE) para producir nuevos resultados que no se distinguen de los datos del mundo real.

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la IA generativa en los distintos sectores?

La IA generativa está revolucionando las industrias al permitir la creación de contenidos personalizados en marketing, como la generación de anuncios a medida o contenidos para redes sociales. En la industria del entretenimiento, ayuda a desarrollar imágenes realistas generadas por ordenador (CGI) para películas y videojuegos. Además, en investigación y desarrollo, la IA generativa acelera el descubrimiento de fármacos al predecir estructuras moleculares y generar nuevos compuestos, reduciendo así el tiempo y los costes asociados a los experimentos de laboratorio.

¿Cómo aprovechan las empresas la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente?

Las empresas están utilizando la IA generativa para personalizar las interacciones con los clientes y las respuestas en tiempo real, mejorando la relevancia y la eficiencia del servicio al cliente. Además, están creando contenidos envolventes y personalizados, recomendaciones de productos y experiencias que satisfacen las preferencias y necesidades específicas de los clientes, mejorando la satisfacción y el compromiso generales.

¿Qué tecnologías clave permiten el funcionamiento de la IA generativa?

La IA generativa funciona principalmente mediante algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales, con técnicas como las redes generativas adversariales (GAN) y los transformadores, que son especialmente fundamentales para tareas como la generación de textos, la creación de imágenes y la traducción de idiomas. Los recursos informáticos de alto rendimiento y los conjuntos de datos masivos también son esenciales para entrenar eficazmente estos modelos.

¿Cómo contribuyen las redes neuronales a la funcionalidad de los sistemas de IA generativa?

Las redes neuronales son la base de los sistemas de IA generativa, ya que aprenden patrones, características y relaciones en vastos conjuntos de datos, lo que permite generar nuevas instancias de datos que imitan los datos originales. Esta capacidad es fundamental en aplicaciones como la síntesis de imágenes y del habla, en las que la IA debe comprender y reproducir patrones complejos con precisión.

¿Cuáles son los retos del entrenamiento de modelos generativos de IA?

El entrenamiento de modelos generativos de IA se enfrenta a retos como necesitar grandes cantidades de datos con los que aprender y garantizar la precisión y diversidad de los resultados generados sin perpetuar sesgos o producir resultados sin sentido. Además, estos modelos suelen requerir importantes recursos informáticos, por lo que su entrenamiento resulta caro y lento.

¿Cómo evaluar la precisión de la IA generativa?

La evaluación de un modelo de IA generativa suele implicar la valoración de su rendimiento mediante métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1 para tareas predictivas, o métricas especializadas como BLEU para la generación de lenguaje natural e Inception Score (IS) o Fréchet Inception Distance (FID) para la generación de imágenes, junto con la valoración cualitativa mediante evaluación humana para juzgar el realismo y la relevancia de los resultados generados.

¿Qué lenguajes admite su API de IA para la IA generativa?

Respaldamos la IA generativa en 200 idiomas

¿Puedo probar gratis su API de IA generativa?

Sí, como todos los modelos de NLP Cloud, el punto final de la API de inteligencia artificial generativa puede probarse gratuitamente.

¿Cómo gestiona su API de IA la privacidad y seguridad de los datos durante el proceso de IA generativa?

NLP Cloud se centra en la privacidad de los datos por diseño: no registramos ni almacenamos el contenido de las solicitudes que realizas en nuestra API. NLP Cloud cumple tanto con la HIPAA como con el GDPR.