Módulo 3
3.1 Prompting
3.2 Aplicaciones de la IA (i)
Resumen del módulo 1 y 2
Pase de lista del día martes 8 de agosto de 2023
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la educación superior al proporcionar acceso a una educación personalizada, interactiva y atractiva. Hay muchas aplicaciones de IA que se pueden incorporar en los planes de estudio para ayudar en el proceso de enseñanza y aprendizaje, incluyendo:
- Inteligencia conversacional: La inteligencia conversacional permite que los estudiantes interactúen con los sistemas de aprendizaje de una manera natural y conversacional. Esto puede ayudar a los estudiantes a obtener ayuda cuando la necesitan y a sentirse más conectados con su aprendizaje.
- Aprendizaje automático: El aprendizaje automático permite que los sistemas aprendan sin ser programados explícitamente. Esto se puede utilizar para crear tutores personalizados que puedan adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes.
- Análisis de datos: El análisis de datos puede utilizarse para rastrear el progreso de los estudiantes e identificar áreas en las que necesitan más ayuda. Esto puede ayudar a los profesores a personalizar la instrucción y a garantizar que todos los estudiantes tengan éxito.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que los sistemas aprendan sin ser programados explícitamente. Esto se puede hacer utilizando algoritmos que pueden identificar patrones en los datos y utilizar estos patrones para predecir resultados futuros.
Hay muchas formas de lograr el aprendizaje automático. Una forma común es utilizar algoritmos de aprendizaje supervisado. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan utilizando un conjunto de datos que contiene datos conocidos y resultados conocidos. El algoritmo utiliza estos datos para aprender a asociar los datos conocidos con los resultados conocidos. Una vez que el algoritmo se ha entrenado, puede utilizarse para predecir resultados para nuevos datos.
Otra forma común de lograr el aprendizaje automático es utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para identificar patrones en los datos que no están explícitamente etiquetados. Estos algoritmos pueden utilizarse para agrupar datos similares, identificar outliers y encontrar patrones que no son fácilmente visibles a simple vista.
El aprendizaje automático se puede utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:
El aprendizaje automático es una tecnología poderosa que tiene el potencial de revolucionar muchas industrias. A medida que el aprendizaje automático continúe desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones que se utilicen para mejorar nuestras vidas.
Hay muchas formas de lograr el aprendizaje automático. Una forma común es utilizar algoritmos de aprendizaje supervisado. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan utilizando un conjunto de datos que contiene datos conocidos y resultados conocidos. El algoritmo utiliza estos datos para aprender a asociar los datos conocidos con los resultados conocidos. Una vez que el algoritmo se ha entrenado, puede utilizarse para predecir resultados para nuevos datos.
Otra forma común de lograr el aprendizaje automático es utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para identificar patrones en los datos que no están explícitamente etiquetados. Estos algoritmos pueden utilizarse para agrupar datos similares, identificar outliers y encontrar patrones que no son fácilmente visibles a simple vista.
El aprendizaje automático se puede utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:
- Reconocimiento de imágenes: El reconocimiento de imágenes es una aplicación de aprendizaje automático que permite a los sistemas identificar objetos en imágenes. Esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la seguridad, el reconocimiento facial y la medicina.
- Reconocimiento de voz: El reconocimiento de voz es una aplicación de aprendizaje automático que permite a los sistemas entender el habla humana. Esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo los asistentes virtuales, los sistemas de traducción automática y los dispositivos de control por voz.
- Clasificación de texto: La clasificación de texto es una aplicación de aprendizaje automático que permite a los sistemas clasificar el texto en categorías. Esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la investigación, el marketing y la atención médica.
- Regulación de motores: La regulación de motores es una aplicación de aprendizaje automático que permite a los sistemas regular el rendimiento de los motores. Esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la industria automotriz, la industria aeronáutica y la industria energética.
El aprendizaje automático es una tecnología poderosa que tiene el potencial de revolucionar muchas industrias. A medida que el aprendizaje automático continúe desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones que se utilicen para mejorar nuestras vidas.
Sistemas de lenguaje natural (ChatBot).
describe quién eres
Puedo decirte que soy una AI, una inteligencia artificial. Soy un programa computacional diseñado para conversar con personas y responder a preguntas, aunque no soy humano. Soy una AI amigable, útil y divertida. Podemos hablar sobre lo que sea en cualquier momento. ¿Qué te parece? |
3.1 Prompting.
El proceso de instruir a una Inteligencia Artificial para que realice una tarea se denomina prompting. Le decimos a la IA un conjunto de instrucciones (el prompt) y realizara la tarea. Las indicaciones pueden ser tan simples como una pregunta, o tan complejo como varios párrafos.
Los Prompt son un aspecto esencial de la comunicación efectiva. Se refiere al arte de hacer preguntas de una manera clara, concisa e inequívoca, constan de varios elementos clave: entre ellos la claridad, especificidad y apertura.
Ejemplos concretos de principios básicos rápidos en diferentes entornos:
1. Investigación:
- Claridad: "¿Puede explicar en detalle cómo llevó a cabo su experimento?"
- Especificidad: "¿Cuáles fueron las medidas específicas que tomó durante el estudio?"
- Apertura: "¿Qué factores crees que podrían haber influido en los resultados?"
2. Servicio al cliente:
- Claridad: "¿Podría describir el problema al que se enfrenta con nuestro producto?"
- Especificidad: "¿Qué característica específica está causando el problema?"
- Apertura: "¿Qué sugerencias o mejoras tienen para nuestro producto?"
3. Educación:
- Claridad: "¿Puedes explicar el concepto principal de la lección a la clase?"
- Especificidad: "¿Puede proporcionar tres ejemplos para apoyar su respuesta?"
- Apertura: "¿Cómo aplicarías este conocimiento en una situación práctica?"
Ejemplos concretos de principios básicos rápidos en diferentes entornos:
1. Investigación:
- Claridad: "¿Puede explicar en detalle cómo llevó a cabo su experimento?"
- Especificidad: "¿Cuáles fueron las medidas específicas que tomó durante el estudio?"
- Apertura: "¿Qué factores crees que podrían haber influido en los resultados?"
2. Servicio al cliente:
- Claridad: "¿Podría describir el problema al que se enfrenta con nuestro producto?"
- Especificidad: "¿Qué característica específica está causando el problema?"
- Apertura: "¿Qué sugerencias o mejoras tienen para nuestro producto?"
3. Educación:
- Claridad: "¿Puedes explicar el concepto principal de la lección a la clase?"
- Especificidad: "¿Puede proporcionar tres ejemplos para apoyar su respuesta?"
- Apertura: "¿Cómo aplicarías este conocimiento en una situación práctica?"
Prompt Engineering vs. Problem Formulation.
Elementos de un prompt
Una prompt puede contener cualquiera de los siguientes componentes:
[Instrucción] - una tarea o instrucción específica que deseas que el modelo realice
[Contexto] - puede involucrar información externa o contexto adicional que puede dirigir al modelo a respuestas mejores
[Datos de entrada] - pregunta para la que nos interesa encontrar una respuesta
[Indicador de salida] - indica el tipo o formato de la salida
Promp: [Instrucción] + [Contexto] + [Datos de entrada] + [Indicador de salida] = {Salida y/o Respuesta}
No todos los componentes son necesarios para un prompt y el formato depende de la tarea en cuestión.
Una prompt puede contener cualquiera de los siguientes componentes:
[Instrucción] - una tarea o instrucción específica que deseas que el modelo realice
[Contexto] - puede involucrar información externa o contexto adicional que puede dirigir al modelo a respuestas mejores
[Datos de entrada] - pregunta para la que nos interesa encontrar una respuesta
[Indicador de salida] - indica el tipo o formato de la salida
Promp: [Instrucción] + [Contexto] + [Datos de entrada] + [Indicador de salida] = {Salida y/o Respuesta}
No todos los componentes son necesarios para un prompt y el formato depende de la tarea en cuestión.
Generative Pre-trained Transformer (GPT), que es un tipo de red neuronal que se entrena en un enorme conjunto de datos de texto.
ChatGPT
Algunos Datos:
- se lanzó el 30 de noviembre de 2022.
- superó el millón de usuarios en una semana desde su lanzamiento.
- 13 millones de usuarios activos individuales visitaron ChatGPT por día durante enero de 2023 .
- superó el hito de los 100 millones de usuarios en enero de 2023
- (modelo 3.5) fue entrenado utilizando 570 GB de datos obtenidos de libros, textos web, wikipedia, artículos y otros escritos en Internet.
- Microsoft invirtió $ 10 mil millones en OpenAI, obteniendo el 46% de la propiedad accionaria de la empresa.
- OpenAI recibió mil millones de dólares de Microsoft en las etapas iniciales del desarrollo de ChatGPT.
- La valoración de la empresa matriz de ChatGPT alcanzó los $ 29 mil millones a partir de 2023.
- Microsoft lanzó el 07 de febrero de 2023 la nueva versión Bing y Edge con ChatGPT integrado.
- OpenAI espera $ 200 millones en ingresos para fines del año 2023
- ChatGPT no está disponible en algunos países y territorios destacados por motivos de seguridad (Rusia, Ucrania, Afganistán, Irán, Bielorrusia, Venezuela).
- Microsoft lanzó el 16 de marzo de 2023 la versión Microsoft 365 Copilot en donde Word, Excel, Power Point,Outlook, Teams integran ChatGPT.
- OpenAI liberó el 14 de marzo la versión ChatGPT-4
- OpenAI anunció el 23 de marzo el lanzamiento de soporte de plugins para ChatGPT. Los plugins son capaces de extender las capacidades de este modelo de #AI conversacional, usuarios podrán acceder a posibilidades prácticamente ilimitadas.
Limitantes ChatGPT (versión 3.5)
A pesar de su capacidad para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, no puede predecir el futuro ni proporcionar información actualizada más allá de septiembre de 2021*.
Además, no puede comprender o interpretar imágenes, videos o contenido no textual. Asimismo, carece de habilidades emocionales y de empatía genuina, ya que es una IA y no un ser humano.
ChatGPT no puede garantizar la exactitud en todas sus respuestas, y en ocasiones puede ofrecer información incorrecta o desactualizada, por lo que es esencial verificar la información proporcionada con fuentes confiables antes de tomar decisiones basadas en sus respuestas.
*La versión de ChatGPT-4 plus: Ya permite la conexión a internet en tiempo real.
A pesar de su capacidad para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, no puede predecir el futuro ni proporcionar información actualizada más allá de septiembre de 2021*.
Además, no puede comprender o interpretar imágenes, videos o contenido no textual. Asimismo, carece de habilidades emocionales y de empatía genuina, ya que es una IA y no un ser humano.
ChatGPT no puede garantizar la exactitud en todas sus respuestas, y en ocasiones puede ofrecer información incorrecta o desactualizada, por lo que es esencial verificar la información proporcionada con fuentes confiables antes de tomar decisiones basadas en sus respuestas.
*La versión de ChatGPT-4 plus: Ya permite la conexión a internet en tiempo real.
Guía para Ingresar a ChatGPT
- Desde el navegador de tu preferencia ingresa Ir a la página web de OpenIA
- Sing Up
- Chat GPT
- Ingresar datos que solicita
- Correo electrónico
- Passwords
Primer Ejercicio (prompt).
En la línea de: Send a message: introduce lo siguiente: calcula 965 por 590 y damos clic sobre Send message La respuesta es: Claro, puedo hacer la operación para ti: 965 * 590 = 568,350 Ahora en la calculadora de tu derecha realiza la misma operación y compara el resultado. ¿Qué sucedió? Formulemos la pregunta de esta manera: Asegúrese de que su respuesta es exactamente correcta. ¿Cuánto es 965*590? Asegúrese de que su respuesta sea exactamente correcta: Mis disculpas por cualquier confusión. Permíteme verificar el cálculo nuevamente: 965 * 590 = 569,350 El resultado correcto de la operación es 569,350. |
Calculadora Básica |