El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) es un tema muy candente para todos los que trabajamos en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA). En esencia, todos los que han estado expuestos a algún tipo de...
La inteligencia artificial (IA), y en particular aplicaciones de PLN como GenAI (inteligencia artificial generativa de texto y contenidos), ha sorprendido al mundo desde finales de 2022. Estas tecnologías sacudieron los planes de I+D en 2023 en...
En el ámbito de la traducción automática, 2023 será recordado por las dos metodologías líderes que han destacado: los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y los Sistemas de Traducción Automática Neuronal (NMT).
Los datos son el combustible que alimenta la revolución de la IA. Sin embargo, las organizaciones se enfrentan a un reto creciente: compartir sus datos con grandes gigantes tecnológicos para la formación en modelos de IA, lo que menudo, significa...
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología que se basa en algoritmos y modelos de inteligencia artificial para convertir imágenes de texto impreso o manuscrito a texto editable.
En el mundo de la lingüística y la traducción, los corpus paralelos han surgido como una invaluable fuente de conocimiento y herramienta fundamental para el estudio de las lenguas. Estos corpus, que consisten en colecciones de textos alineados en...
Explicaremos qué es la figura del PLN practitioner, por qué se caracteriza, cómo puede alguien formarse para ello, qué requisitos debe cumplir, etc.
El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial es un proceso en el que se le enseña al algoritmo a interpretar de manera correcta los datos y a tomar decisiones precisas en base a esos datos, con el objeto de que solucione ciertas tareas.
Elaprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticosestá detrás de una multitud de lanzamientos y aplicaciones exitosas en los últimos tiempos. Si bien la transferencia de aprendizajecomo concepto no es algo nuevo, su aplicación...
La Inteligencia artificial generativa (IAG) utiliza el aprendizaje profundo para crear nuevos contenidos en varios formatos. Se basa en redes neuronales, un proceso de aprendizaje automático que imita la forma en que aprende el cerebro humano. Esta...
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