Nieves Ábalos

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Divulgo sobre #IA | Creo productos de IA Conversacional y voces sintéticas | Ayudo a empresas desde monoceroslabs.com y fonos.ai | PhD WIP | Escribo en nievesabalos.com Alexa Champion 🏆 Women in Voice Spain 👩🏻‍💻

75 años desde que Alan Turing publicó el paper en que explicaba el Test de Turing. Para Alan Turing, la conversación en lenguaje natural era la interfaz para validar ciertas capacidades inteligentes de las máquinas, como la capacidad de pensar. ¿Conoces el Test de Turing?

American Statistical Association History of Statistics @hos-asa.bsky.social · last yr.

Today is the 75th anniversary of Alan’s Turing’s paper "Computing Machinery and Intelligence" published in journal Mind where he proposed the question, "Can machines think?" – the Turing Test

Generally we think of alt-text as the domain of those with accessibility needs. However alt-text is useful for many reasons, which benefit your viewers, as well as you, the creator!

An infographic. There are six panels.

1. "Slow internet. Alt text is shown in place of unloaded images." a drawing shows a phone with poor signal, and alt text is visible where the image should have loaded.

2. "Findabillity. Alt text helps to search content." A drawing shows someone searching 'dog with banana' and a post is shown underneath without the words 'dog' or 'banana'. It is implied to be part of the alt text.

3. "Screen readers. Alt is read out to people using text-to-speech software". There is a drawing of the output a screen-reader would show when viewing an image with alt text on bluesky.

4. "Translation. Alt text can be translated". A drawing shows a post being translated. The alt text is also translated into german.

5. "Readability. Text in images can be made legible" There is a drawing of some truly awful handwriting inside a speech bubble. The alt text clarifies what the text is supposed to say.

6. "Disambiguation. Description helps clarify intent." There is a drawing of a post with a picture of a creature. This is styled after the famous optical illusion of a rabbit and a duck. The alt text clarifies that the animal is a rabbit. It definitely looks more like a duck.

My video about how LLMs are not search engines has led to many, MANY comments telling me that I should be using Perplexity. Some insisting that Perplexity does not hallucinate. Out of a list of 26 papers it just provided me (in "Research" mode) 4 were real. FOUR. 85% hallucination rate.

🔧 ¿Sabes cómo funcionan los chatbots que no usan LLMs como ChatGPT? El proceso tradicional de 3 fases sigue siendo relevante en muchos chatbots desarrollados con tecnologías previas a #ChatGPT. 👉 Profundizo en esto y comparo con enfoques con #LLMs en mi blog: nievesabalos.com/blog/como-fu...

¿Cómo funcionan los chatbots?

Descubre cómo funcionan los chatbots: de ELIZA a LLMs. Explora el NLU, la gestión de diálogo y la generación de respuestas en IA conversacional.

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De vuelta de unos muy buenos días en el curso de #verano de la UNIA en Baeza: “Fundamentos de Inteligencia Artificial: modelos Generativos y Aplicaciones avanzadas.” www.unia.es/estudios-y-a...

Fundamentos de Inteligencia Artificial: modelos Generativos y Aplicaciones avanzadas

COMPLETO- NO QUEDAN PLAZAS DISPONIBLESEl curso tiene como objetivo proporcionar una introducción práctica y accesible a la inteligencia artificial (IA) y sus principales aplicaciones, incluyendo aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural, IA generativa y agentes inteligentes. Los participantes aprenderán conceptos fundamentales y habilidades prácticas para implementar soluciones de IA, explorando herramientas actuales y desarrollos recientes en este campo. Además, el curso fomentará el pensamiento crítico sobre las implicaciones, retos y el futuro de la IA.Oportunidad:La IA está transformando industrias como la salud, la educación, los videojuegos y el desarrollo de software, creando una creciente demanda de profesionales con habilidades en este ámbito. El curso responde a la necesidad de formación accesible y práctica, adecuada tanto para principiantes como para aquellos con experiencia previa en programación. En un contexto de explosión tecnológica, permitirá a los participantes comprender y aplicar tecnologías de IA con relevancia inmediata, desde redes neuronales profundas hasta sistemas conversacionales avanzados.Contenidos:El curso está diseñado en 10 sesiones prácticas de 2.5 horas cada una:Introducción a la IA y Python: Historia de la IA, sus avances y retos. Taller práctico sobre Python para ciencia de datos y deep learning.Redes Neuronales: arquitecturas fundamentales desde el perceptrón multicapa hasta redes convolucionales profundas.Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): introducción al PLN, aplicaciones prácticas y evaluación de modelos generativos.Taller de Recuperación Aumentada por Generación (RAG): uso de modelos LLM y técnicas de recuperación para resolver problemas prácticos.Procesamiento de imágenes: uso de redes convolucionales para clasificación y detección de imágenes.IA Generativa: exploración de modelos para generación de texto, imágenes y contenidos.IA basada en agentes: principios y aplicaciones en entornos dinámicos.Agentes en videojuegos: aplicación de algoritmos evolutivos y técnicas de IA en videojuegos.Interfaces conversacionales y voces sintéticas: creación de asistentes virtuales y síntesis de voz para contenidos.Mesa redonda- ¿Un nuevo invierno de la IA?: reflexión sobre el futuro del campo con expertos.

unia.es

La #IA Conversacional está viviendo una era de transformación. Lo que antes era ciencia ficción (conversaciones naturales y expresivas con máquinas) ya es una realidad. Detrás de esa 'magia' hay tecnologías como modelos de lenguaje y voces sintéticas. ¿Las conoces? nievesabalos.com/blog/de-que-...

¿De qué está hecho ChatGPT?

Exploramos algunas de las tecnologías de ChatGPT, los modelos de lenguaje y las voces sintéticas, partiendo del impacto que tuvo la demo de GPT-4o de OpenAI.

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Esta semana he querido hacer un ejercicio de memoria histórica en el mundo de los modelos de lenguaje o #LLMs. Hace apenas cinco años, en 2020 y en plena pandemia de COVID-19, el panorama era muy diferente. Te cuento dos ejemplos...👇

Mucho se habla de #ChatGPT, pero poco se sabe. En 2020, los modelos de lenguaje (#LLMs) no eran tan conocidos fuera de la academia, pero muchos retos siguen estando presentes. Ahora somos 500M de personas usando semanalmente herramientas como ChatGPT. open.substack.com/pub/nievesab...

¿De qué está hecho ChatGPT?

Esta semana quiero que echemos un vistazo bajo el capó de ChatGPT para entender qué tecnologías se esconden detrás de esa aparente "magia" conversacional.

open.substack.com

Chatbots — LLMs — do not know facts and are not designed to be able to accurately answer factual questions. They are designed to find and mimic patterns of words, probabilistically. When they’re “right” it’s because correct things are often written down, so those patterns are frequent. That’s all.

#TalDíaComoHoy en 1953, nace Roberta Williams. Diseñadora de videojuegos, suya es la 1ª aventura conversacional con gráficos (Mystery House), inspirada en "Diez Negritos". Cofundó la empresa de videojuegos Sierra Entertainment. Creó King’s Quest, 1ª aventura gráfica con una mujer de protagonista.

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¡Hola!👋 Como más vale tarde que nunca, os cuento… ¿qué podéis encontrar aquí si me leéis? #InteligenciaArtificial sin hype, desde el conocimiento y experiencia de trabajar en esto muchos años, y de investigar en sistemas de diálogo. Temas: chatbots, voz, LLMs, HCI, UX, emprendimiento, educación.

Esto pasa en la aplicación web, pero no en los modelos LLMs liberados open source. En la web, estamos usando un “sistema” que además del LLM usa otras herramientas, y mecanismos que pueden bloquear, modificar y censurar ciertas respuestas. Esto pasa en otras apps.

Por ejemplo, con el modelo open source deepseek R1 70b, las respuestas son distintas y sin censura. De hecho el modelo menciona que la información de este incidente está controlada en China.

interfaz web hosteada internamente con el modelo open source deepseek R1respuesta del modelo open source deepseek R1 sobre los sucesos de 1989 en la plaza de Tiananmen

También cuidado con el uso de modelos LLMs como buscadores de información si no usan otras herramientas (como RAGs, búsqueda web...) que usen datos reales y actualizados para dar una respuesta. Siempre verifica la info que te da. Estos modelos son muy plausibles, pero no tiene por qué ser veraces.

Nieves Ábalos@nievesabalos.com · 2y ago

Con esto quiero decir, que efectivamente, hay que entender qué herramienta estamos usando y cuáles son sus limitaciones, y tomar esto en cuenta. Cuidado con el uso de deepseek a través de webs que censuran y modifican sus respuestas. Podéis usar deepseek open source hosteado en otros lugares.