Seis formas de usar el ‘fine tuning’ de un modelo GPT
En este post hablo de modelos fundacionales, de su entrenamiento y del fine tuning GPT con alguna propuesta de cómo usarlo.
Inteligencia Artificial: machine learning, deep learning, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos
La explicabilidad de los grandes modelos de lenguaje
En este post exploro la explicabilidad en los grandes modelos de lenguaje, si existe, cómo se acomete e, incluso, si es posible.
Los modelos de lenguaje, la semántica y los sesgos
Se explica cómo se refleja la semántica en los grandes modelos del lenguaje y cómo se pueden generar sesgos.
Modelos fundacionales y la Inteligencia Artificial General
Explico que es la Inteligencia Artificial General y por qué no es lo mismo que la inteligencia artificial generativa y modelos fundacionales.
Cuatro áreas de trabajo en consciencia artificial
Se examinan y comentan brevemente cuatro áreas de trabajo en consciencia artificial según la propuesta de David Gamez.
Cuatro hipótesis sobre la inteligencia natural y artificial
Comentamos las cuatro hipótesis sobre la inteligencia que propone David Gamez y vemos su traslación al caso de la inteligencia artificial.
Patrones y significados. La verdadera naturaleza del entendimiento y la cognición
Razono sobre la relación entre Patrones y significados y si una IA basada en machine learning puede lograr un verdadero entendimiento.
Significados y el problema del ‘symbol grounding’ para una auténtica inteligencia y consciencia artificiales
Comentamos la dificultad de dotar de auténtico significado a los símbolos usados por algoritmos y robots y el problema del symbol grounding.
Alineamiento y control de la inteligencia artificial
Un breve repaso de los conceptos de Alineamiento y control como forma de protección ante una inteligencia artificial avanzada.
El peor sesgo que afecta a la inteligencia artificial
En este post, tras una introducción sobre sesgos, te identifico El peor sesgo que afecta a la inteligencia artificial.