🍎AppleGPT

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🤖 Noticias de la semana

Apple comienza el desarrollo de AppleGPT

Desde la sombra, Apple está desarrollando herramientas de inteligencia artificial para competir con OpenAI, Google y Meta entre otros. La compañía está creando un chatbot al que algunos ingenieros se refieren internamente como "Apple GPT". Aunque Apple aún no ha determinado una estrategia para lanzar la tecnología a los consumidores, tiene como objetivo hacer un anuncio significativo relacionado con la IA el próximo año.

Detalles del Desarrollo

Apple ha construido su propio marco de desarrollo, denominado "Ajax", para crear modelos de lenguaje. Ajax se ejecuta en Google Cloud y se construyó con Google JAX, el marco de aprendizaje automático del gigante de búsqueda.

Uso Interno y Preocupaciones de Seguridad

El despliegue interno del chatbot se detuvo durante un tiempo debido a preocupaciones de seguridad sobre la IA generativa, pero desde entonces se ha puesto a disposición de más empleados de Apple. Sin embargo, requiere una aprobación especial para su acceso. El propio chatbot informa que cualquier salida del chatbot no puede utilizarse para desarrollar características destinadas a los clientes.

Similitudes con Otras Ofertas de IA

El chatbot de la compañía es similar a Bard, ChatGPT y Bing AI, ya que no presenta características adicionales que lo separen de lo que actualmente está disponible comercialmente.

Búsqueda de Talento en IA Generativa

El informe llega en un momento en que Apple ha estado buscando talento en IA generativa. La compañía ha publicado una serie de ofertas de trabajo en su página de carreras buscando expertos en IA generativa.

Enfoque en la Privacidad

El informe dice que Apple está centrada en tratar de abordar posibles preocupaciones de privacidad relacionadas con la inteligencia artificial. El CEO de Apple, Tim Cook, ha dicho que, aunque la gigante tecnológica añadiría IA a más de sus ofertas, lo haría de manera "reflexiva".

Microsoft Anuncia Bing Chat Enterprise y Precios de Microsoft 365 Copilot

Microsoft está trabajando para proporcionar un copiloto para cada persona en su vida y en su trabajo. A principios de este año, presentaron Bing impulsado por IA, reinventando fundamentalmente la búsqueda con respuestas completas, una experiencia de chat completa. También presentaron Microsoft 365 Copilot, que combina el poder de los modelos de lenguaje de gran tamaño (MLGs) con los datos en Microsoft Graph y las aplicaciones de Microsoft 365 para introducir una nueva forma de trabajar.

Bing Chat Enterprise: Chat impulsado por IA para el trabajo

Bing Chat Enterprise proporciona a una organización un chat impulsado por IA para el trabajo con protección de datos integrada. Con Bing Chat Enterprise, los datos del usuario y de la empresa están protegidos y no se filtrarán fuera de la organización. Los datos del chat no se guardan y Microsoft no tiene acceso a ellos, lo que significa que nadie puede ver tus datos. Y tus datos no se utilizan para entrenar los modelos.

Precios de Microsoft 365 Copilot para clientes comerciales

Bing Chat Enterprise desbloquea la IA generativa para el trabajo, razonando sobre todos tus datos empresariales en el contexto de tu empresa, incluyendo la capacidad de hacer preguntas y obtener respuestas de la web. Microsoft 365 Copilot estará disponible para clientes comerciales por $30 por usuario por mes para los clientes de Microsoft 365 E3, E5, Business Standard y Business Premium cuando esté disponible de forma general.

Búsqueda visual en el chat

La Búsqueda Visual en el Chat permite a cualquiera subir imágenes y buscar en la web contenido relacionado. Toma una foto, o usa una que encuentres en otro lugar, y pídele a Bing que te hable de ella. Bing puede entender el contexto de una imagen, interpretarla y responder preguntas sobre ella.

La Búsqueda Visual en el Chat está comenzando a implementarse ahora a través del escritorio y la aplicación móvil de Bing y están trabajando para llevar esto a Bing Chat Enterprise con el tiempo.

Microsoft y Meta Anuncian la Siguiente Generación de Llama

Llama 2 es un modelo de lenguaje de gran escala entrenado con 70 mil millones de parámetros, diseñado para mejorar la comprensión del lenguaje natural y la generación de texto en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Es la continuación del modelo Llama, presentado en 2021. Llama 2 es el resultado de la alianza entre Meta y Microsoft para poner a disposición un modelo de lenguaje de código abierto

Llama 2: Disponible para Investigación y Uso Comercial

Están listos para abrir el código fuente de la próxima versión de Llama 2 y la están haciendo disponible de forma gratuita para la investigación y el uso comercial. Están incluyendo los pesos del modelo y el código de inicio para el modelo preentrenado y las versiones afinadas para la conversación también.

Asociación con Microsoft

Están llevando su asociación al siguiente nivel con Microsoft como su socio preferido para Llama 2 y están ampliando sus esfuerzos en IA generativa. A partir de hoy, Llama 2 está disponible en el catálogo de modelos de Azure AI, permitiendo a los desarrolladores que utilizan Microsoft Azure construir con él y aprovechar sus herramientas nativas de la nube para el filtrado de contenido y las características de seguridad.

Enfoque en la Responsabilidad

Están comprometidos con la construcción responsable y están proporcionando una serie de recursos para ayudar a aquellos que usan Llama 2 a hacerlo también. Han puesto en marcha nuevas iniciativas para aprovechar la visión y la creatividad de individuos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo para obtener comentarios sobre cómo se están desempeñando los modelos y cómo podrían mejorarse.

🧠¿Se ha vuelto chatGPT menos inteligente?

El estudio titulado "¿Cómo está cambiando el comportamiento de ChatGPT con el tiempo?" realizado por Lingjiao Chen, Matei Zaharia y James Zou de la Universidad de Stanford y UC Berkeley, analiza las versiones de marzo y junio de 2023 de GPT-3.5 y GPT-4 en cuatro tareas diversas: 1) resolución de problemas matemáticos, 2) respuesta a preguntas sensibles/peligrosas, 3) generación de código y 4) razonamiento visual.

Los hallazgos clave del estudio son:

1. Cambio en el rendimiento: El rendimiento y comportamiento de GPT-3.5 y GPT-4 pueden variar significativamente con el tiempo. Por ejemplo, GPT-4 (marzo 2023) era muy bueno identificando números primos (precisión del 97.6%), pero GPT-4 (junio 2023) fue muy pobre en estas mismas preguntas (precisión del 2.4%).

2. Respuestas a preguntas sensibles: GPT-4 estuvo menos dispuesto a responder preguntas sensibles en junio que en marzo, y tanto GPT-4 como GPT-3.5 tuvieron más errores de formato en la generación de código en junio que en marzo.

3. Necesidad de monitoreo continuo: Los hallazgos muestran que el comportamiento del "mismo" servicio de LLM puede cambiar sustancialmente en un período de tiempo relativamente corto, destacando la necesidad de un monitoreo continuo de la calidad de LLM.

4. Desafíos de integración: Los cambios en la respuesta de LLM a un prompt (por ejemplo, su precisión o formato) pueden romper el flujo de trabajo downstream. También hace que sea desafiante, si no imposible, reproducir resultados del "mismo" LLM.

5. Mejora constante: Es una pregunta interesante si un servicio de LLM como GPT4 está mejorando constantemente con el tiempo. Es importante saber si las actualizaciones del modelo destinadas a mejorar algunos aspectos realmente perjudican su capacidad en otras dimensiones.

Este estudio destaca la importancia de monitorear el rendimiento y comportamiento de los modelos de lenguaje a lo largo del tiempo, ya que pueden experimentar cambios significativos que pueden afectar su utilidad y eficacia en diversas tareas.

Link al estudio

📸 Imágenes de la semana

Todo generado por IA

🌐 Sapiens, ¿de Animales a IA?

Esta semana te traigo un podcast que me ha hecho reflexionar en cuanto a muchos temas.

En este caso el entrevistado es Yuval Noah Harari, famoso escritor e historiador (Escritor del más que recomendable libro Sapiens: De Animales a Dioses).

No hay un segundo que no valga la pena, os lo recomiendo.

¡Y esto es todo por hoy!

Espero haberte ayudado a entender un poco más sobre la inteligencia artificial. ¡Nos vemos en la próxima edición de "IA al Día"!