Blog Inteligencia Artificial - Semillero IA, Universidad Autónoma de Occidente

 

Por qué son importantes las inteligencias artificiales que apoyan las necesidades nacionales? Los microservicios respaldan modelos comunitarios populares diseñados para satisfacer las necesidades regionales. Mejoran las interacciones de los usuarios mediante una comprensión precisa y respuestas mejoradas basadas en los idiomas locales y el patrimonio cultural. Solo en la región Asia-Pacífico, se espera que los ingresos por software de IA generativa alcancen los 48 mil millones de dólares para 2030, frente a los 5 mil millones de dólares de este año.  Llama-3-Swallow-70B, entrenado con datos japoneses, y Llama-3-Taiwan-70B, entrenado con datos mandarín, son modelos de idiomas regionales que brindan una comprensión más profunda de las leyes, regulaciones y otras costumbres locales. El entrenamiento de un  modelo lingüístico amplio  (LLM) en idiomas regionales mejora la eficacia de sus resultados al garantizar una comunicación más precisa y matizada, ya que comprende y refleja mejor las s

Por qué la inteligencia artificial aporta al campo de la salud? Desde la tos hasta el habla e incluso la respiración, los sonidos que emite nuestro cuerpo están llenos de información sobre nuestra salud. Las pistas sutiles escondidas en estos sonidos bioacústicos tienen el potencial de revolucionar la forma en que detectamos, diagnosticamos, monitoreamos y manejamos una amplia gama de afecciones de salud como la tuberculosis (TB) o la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Investigadores de Google, aprovechando este método, experimentaron con formas de utilizar la IA para extraer información sobre la salud a partir de datos acústicos. Qué son los modelos de Representaciones Acústicas de Salud, o HeAR? un modelo básico bioacústico diseñado para ayudar a los investigadores a construir modelos que puedan escuchar sonidos humanos y detectar signos tempranos de enfermedades. El equipo de investigación de Google entrenó a HeAR con 300 millones de datos de audio seleccionados de un c

  A medida que las empresas se apresuran a adoptar la IA generativa y llevar nuevos servicios al mercado, las demandas sobre la infraestructura del centro de datos nunca han sido mayores. Entrenar grandes modelos lingüísticos es un desafío, pero ofrecer servicios en tiempo real basados ​​en LLM es otro. En la última ronda de pruebas comparativas de la industria MLPerf, Inference v4.1, las plataformas NVIDIA ofrecieron un rendimiento líder en todas las pruebas del centro de datos. La primera presentación de la próxima plataforma NVIDIA Blackwell reveló hasta 4 veces más rendimiento que la GPU NVIDIA H100 Tensor Core en la carga de trabajo LLM más grande de MLPerf, Llama 2 70B, gracias al uso de un Transformer Engine de segunda generación y FP4 Tensor Cores. La GPU NVIDIA H200 Tensor Core entregó resultados sobresalientes en todos los puntos de referencia en la categoría de centros de datos, incluida la última incorporación al punto de referencia, la mezcla de expertos (MoE) LLM Mixtral

En tan solo 18 meses, los modelos Llama han revolucionado el mundo de la inteligencia artificial, posicionándose como el motor líder en innovación dentro del ecosistema de código abierto. Desde su lanzamiento inicial, Llama ha evolucionado de ser un simple modelo fundacional de IA a convertirse en una plataforma robusta que potencia a miles de desarrolladores y empresas alrededor del mundo. Con más de 350 millones de descargas en plataformas como Hugging Face y más de 20 millones de descargas solo en el último mes , Llama ha experimentado un crecimiento exponencial que supera 10 veces el número de descargas registrado hace apenas un año. Este salto cuantitativo ha consolidado a Llama como la familia de modelos más descargada y utilizada en el ámbito de la IA generativa de código abierto. ¿Qué hace a Llama tan especial? El éxito de Llama no es una casualidad. Meta , la compañía detrás de estos modelos, ha apostado fuertemente por un enfoque de código abierto, permitiendo que una ampl

13/03/2024 noticia subida al ámbito.com el 08/marzo/2024 Según los medios hoy en día, se han reflejado algunos avances en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), la cual está dando un paso gigante en la industria de la tecnología moderna, esto tambien ha demostrado que abre nuevas oportunidades en el campo laboral y fortalece el funcionamiento de las trayectorias profesionales de quienes se adentran en el mercado de la inteligencia artificial. Esta información se puede verificar, gracias a una encuesta hecha por la empresa de telecomunicaciones CISCO, la cual arrojo un resultado abundante del 95%, afirmando de que la mayoría de las personas tienen una estrategia en base al uso y desarrollo de la inteligencia artificial, pero además de esto solo el 14% de las personas encuestadas están bien capacitadas para integrar la inteligencia artificial en sus negocios. Gracias a la implementación de la IA, se pueden realizar sin esfuerzo tareas más creativas y estratégicas. Las cuales f

 Los investigadores mejoran la visión periférica en modelos de IA 13/03/2024 noticia subida al MIT news el 8/03/2024 La investigación del MIT sugiere que cierto tipo de modelo robusto de visión por computadora percibe las representaciones visuales de manera similar a la forma en que los humanos usan la visión periférica. Estos modelos, conocidos como modelos adversariamente robustos, están diseñados para superar sutiles bits de ruido que se han agregado a los datos de la imagen . Al permitir que los modelos vean el mundo de forma más parecida a como lo ven los humanos, el trabajo podría ayudar a mejorar la      seguridad de los conductores y arrojar luz sobre el comportamiento humano.   La visión periférica permite a los humanos ver formas que no están directamente en nuestra línea de visión, aunque con menos detalle. Esta capacidad amplía nuestro campo de visión y puede resultar de ayuda en muchas situaciones, como por ejemplo detectar un vehículo que se acerca a nuestro coche p