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La inteligencia artificial explicable (XAI): cómo los datos abiertos pueden ayudar a entender los algoritmos
La creciente adopción de sistemas de inteligencia artificial (IA) en ámbitos críticos como la administración pública, los servicios financieros o la atención sanitaria ha puesto en primer plano la necesidad de transparencia algorítmica. La complejidad de los modelos de IA que se utilizan para tomar…
El papel de los datos abiertos en la evolución de los SLM y LLM: eficiencia vs. potencia
Los modelos de lenguaje se encuentran en el epicentro del cambio de paradigma tecnológico que está protagonizando la inteligencia artificial (IA) generativa en los últimos dos años. Desde las herramientas con las que interaccionamos en lenguaje natural para generar texto, imágenes o vídeos y que uti…
Comprendiendo word embeddings: cómo las máquinas aprenden el significado de las palabras
El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas comprender y manipular el lenguaje humano. En el núcleo de muchas aplicaciones modernas, como asistentes virtuales, sistemas de traducción automática y chatbots,…
SLM, LLM, RAG y Fine-tuning: Pilares de la IA Generativa Moderna
En el vertiginoso mundo de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa, encontramos diversos conceptos que se han convertido en fundamentales para comprender y aprovechar el potencial de esta tecnología. Hoy nos centramos en cuatro: los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM, por sus siglas en inglés), lo…
Técnicas RAG: cómo funcionan y ejemplos de casos de uso
En los últimos meses hemos visto cómo los grandes modelos del lenguaje (LLM en sus siglas en inglés) que habilitan las aplicaciones de Inteligencia artificial generativa (GenAI) han ido mejorando en cuanto a su precisión y confiabilidad. Las técnicas de RAG (Retrieval Augmented Generation) nos han p…
Corpus lingüísticos: el motor del conocimiento para la IA
La transferencia de conocimiento humano hacia los modelos de aprendizaje automático es la base de toda la inteligencia artificial actual. Si queremos que los modelos de IA sean capaces de resolver tareas, primero tenemos que codificar y transmitirles tareas resueltas en un lenguaje formal que puedan…
GRAPH QL. Tu mejor aliado para la creación de productos de datos.
La era de la digitalización en la que nos encontramos ha llenado nuestra vida diaria de productos de datos o productos basados en datos. En este post te descubrimos en qué consisten y te mostramos una de las tecnologías de datos clave para diseñar y construir este tipo de productos: GraphQL.
Introdu…
Las especificaciones UNE como complemento de las normas ISO para el gobierno, gestión y calidad de los Sistemas y Tecnologías de la Información
La estandarización es fundamental para mejorar la eficiencia y la interoperabilidad en el gobierno y la gestión de datos. La adopción de estándares proporciona un marco común para organizar, intercambiar e interpretar los datos, facilitando la colaboración y garantizando la consistencia y calidad de…
IA generativa para una comunicación más clara: cómo ayuda a evaluar, ajustar y clarificar el lenguaje
La alineación de la inteligencia artificial es un término establecido desde los años sesenta, según el que orientamos los objetivos de los sistemas inteligentes en la dirección exacta de los valores humanos. La llegada de los modelos generativos ha vuelto a poner de moda este concepto de alineación,…
RAG - Retrieval Augmented Generation: La llave que abre la puerta de la precisión a los modelos del lenguaje
Enseñar a los ordenadores a entender cómo hablan y escriben los humanos es un viejo desafío en el campo de la inteligencia artificial, conocido como procesamiento de lenguaje natural (PLN). Sin embargo, desde hace poco más de dos años, estamos asistiendo a la caída de este antiguo bastión con la lle…
