Mi parte favorita fue cuando dijo "yo soy el Deπi√ando"
2 дні тому+12
Me gusta mucho el tema de la IA y mi meta es ser Machine Learning Engineer, espero que haya más videos en el canal explicando la IA de una forma más matemática, para entender como funcionan por detrás los diferentes modelos!! Gracias por el video.
6:29 En realidad el pre-entrenamiento sería un aprendizaje auto-supervisado porque el modelo usa los mismos datos (tokens) del corpus de entrenamiento para encontrar las relaciones semánticas por medio del mecanismo de auto-atención. Pero excelente video Eduardo 🤗
Que chulo video! Siempre tengo problemas acordándome de esa muñeca de matrioshka de la IA, que adentro tiene ML y adentro DL, etc. Pero esta vez me quedó claro
Muy buenos videos, gracias. Pregunta, si pones todas las palabras de un diccionario en un programa, no podrá a empezar a crear textos, libros, periódicos revistas, solo?. Muchas gracias. Saludos
Con lo que me gustsba este canal y ahora es barrio sesamo, coco diciendo: cerca y lejos, arriba y abajo metiendo una cuña de followme. No entres en esta dinámica querido matemático.
Grandes Modelos de Lenguaje: Explicación Sencilla de la IA Generativa Introducción Este video aborda los grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT o Cloud, explicando su relación con la inteligencia artificial (IA) y su funcionamiento básico. La IA es Más que LLM La IA es un campo amplio que comenzó con Alan Turing en los años 40. La conferencia de Dartmouth en 1956, con la participación de Claude Shannon, John McCarthy y Marvin Minsky, marcó el inicio formal de la disciplina. La IA busca mecanizar procesos que, realizados por humanos, denotan inteligencia, como jugar al ajedrez. Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo Dentro de la IA, el aprendizaje automático (Machine Learning) mecaniza los procesos humanos de aprendizaje. El aprendizaje profundo (Deep Learning), una rama del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales profundas en diversos modelos. IA Generativa La IA generativa (Generative Artificial Intelligence) es una categoría dentro del aprendizaje profundo que incluye modelos que generan imágenes o texto, como los LLM. Tareas de la IA El aprendizaje automático se aplica a diversos grupos de tareas: Tratamiento de imágenes: clasificación, localización, detección y segmentación. Aplicaciones en conducción automática, reconocimiento facial y detección de tumores. Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing): reconocimiento de voz y texto, resumen de texto, traducción automática, procesamiento de información escrita o hablada. La IA generativa se aplica tanto a imágenes como a texto, produciendo información nueva en lugar de solo encontrar patrones. Entrenamiento de Modelos El aprendizaje supervisado (Supervised Learning) es un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados por humanos. Por ejemplo, para reconocer gatos, se usan millones de imágenes con y sin gatos, etiquetadas por expertos. El modelo, un conjunto de funciones matemáticas, adivina qué imagen tiene un gato y ajusta sus funciones para minimizar errores mediante derivadas. Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) Los LLM son conjuntos de funciones matemáticas dispuestas en una arquitectura llamada Transformers. Su tarea es predecir la siguiente palabra de un texto. Se entrenan con enormes cantidades de texto escrito por humanos. Por ejemplo, Llama 3 fue entrenado con 15 billones de elementos de texto de internet y 10 millones de textos anotados por humanos. Fases del Entrenamiento Pre-entrenamiento: Fase supervisada donde el modelo aprende a proponer la siguiente palabra. Entrenamiento por refuerzo: Fase de afinado con feedback humano o de IA, evaluando la coherencia y relevancia del texto generado. Estos modelos tienen una inmensa cantidad de parámetros y detalles de arquitectura. La combinación de "generativo", "pre-entrenado" y "Transformers" da lugar a las siglas GPT. Modelos Fundacionales Inspirados en el aprendizaje de idiomas humanos, los modelos fundacionales (Foundation Models) surgieron en la Universidad de Stanford en 2021. Se basan en un modelo base bien entrenado para una tarea general (como un LLM), que luego se entrena con pocos datos para una tarea distinta, aprovechando lo que ya sabe. Esto permite un entrenamiento más corto y con menos datos, reduciendo el impacto ecológico. Conclusión Los LLM son una parte de la IA, y su entrenamiento y uso consumen mucha energía. Es importante considerar el coste ecológico antes de usarlos.
de hecho cuantos más millones de datos se le pasan más perfecto es, por eso a día de hoy con "internet" ha sido posible entrenar los modelos que hay, como chatgpt etc... si no, estariamos como hace 20 años.
Sigo tus vídeos, aunque no siempre me entero de mucho, pero por intentarlo que no quede. Quería pedirte información sobre algo que oí ya hace años y no he vuelto a ver. Son los que leí se llamaban números absolutos , que se formaban después de algunas operaciones físicas o astronómicas y su característica es que tras esas operaciones no tenían magnitud alguna . No he vuelto a encontrar nada en Google. Si sabes de algún artículo en español, te lo agradezco.
Esencialmente un vídeo de palabras en inglés y en español unidas por un tema común que podría ser cualquier otro... triste a dónde ha llegado este canal.
Me cansé de ver tanta publicidad y llegué a la mitad del video nada más... Un tema muy interesante pero lo convertiste en un gran anuncio con un poco de información relevante
Changos, justo acabo de renovar suscripción en otra plataforma de idiomas, pero lo tendré presente que si la recomendación viene de ti seguro es buena.
Me parece a mi que lo de "aprender idiomas" va a estar muy de capa caída, precisamente gracias a la IA. Va a ser algo tan pintoresco como lo de aprender élfico o klingon o na'vi.
Prácticamente estos modelos son parsers, todo lenguaje humano puede ser interpretado por una gramatica libre de contexto, el problema es determinar las leyes de tal gramatica. Practicamente tomamos la categoria de todas las gramaticas libres de contexto y le damos una probabilidad a cada elemento de la categoria con backpropagation, hasta llegar a la gramatica libre de contexto que mejor describa el lenguaje.
la verdad es que esa, no sé como llamarlo...truquito ? novedad? comicidad? etc. me refiero a decir algo en español e inmediatamente su traducción al inglés, y especialmente cuando es redundante (ya que fue dicho un momento antes como "machine learning") desmerece mucho la calidad de comunicación ! te sugiero, respetuosamente, que no la utilices en próximos videos. con tanta traducción no entendí nada ! 😒
Hola gente, me podrían ayudar con un problema matemático?. Alquilamos una quinta con mi familia, la cual sale $800.000 los 7 días. Nos estamos volviendo locos para dividir los gastos, 3 personas nos quedamos la semana completa, 5 personas se quedan solo - 4 días- edit: 5 dias
Habría que hacerlo así: hallar el total de días 3*7+5*4 = 41 Luego dividimos 800,000/41≈ $19,512 Eso corresponde a cada día Los que se quedaron 7 días pagarían: ≈ $136,585 Y los que se quedaron 4 días pagarían: ≈ $78,048
@@luisarmando4048 Hola, gracias por responder. Al final creo que lo resolví: dividí los días que nos quedamos las 3 personas, serían 2 días por $114285 ( los $800.000 dividido 7 días da $114285 por dia) qué daría $228500 aprox. Hice $800.000 menos esos $228500, lo que me dio $571000 por los 5 días restantes. Eso lo dividí por las 8 perdonas, lo que me dio 71375, que sería el valor por día y por persona de esos 5 días. Y ahí hice 71375 x 3 y ese mismo número x 5. Lo que me dio el valor de cada grupo por esos 5 días y sume los 228500 de los 2 días del principio 🤯
@@luisarmando4048Hola, gracias por responder. Al final creo que lo resolví: dividí los días que nos quedamos las 3 personas, serían 2 días por $114285 ( los $800.000 dividido 7 días da $114285 por dia) qué daría $228500 aprox. Hice $800.000 menos esos $228500, lo que me dio $571000 por los 5 días restantes. Eso lo dividí por las 8 perdonas, lo que me dio 71375, que sería el valor por día y por persona de esos 5 días. Y ahí hice 71375 x 3 y ese mismo número x 5. Lo que me dio el valor de cada grupo por esos 5 días y por último sume los 228500 del principio para los que se quedan toda la semana 🤯
@@Smaug1692 no, asi no, es como dijo luis.. sumas los dias para sacar un proporcional. En este caso da 41 dias y cada persona pagará un monto igual a: diasQueSeQueda/41 * montoTotal. Por ejemplo, los q se quedaron 7 dias pagarian 7/41 * 800000
@PolkadOfficial Lo que no entiendo del resultado de esa cuenta es si esos $136585 sería por día, solo para los que se quedan 7 días?. Porque de ser así excede los 800000 del costo inicial.
No es fácil ganar dinero con un canal de UA-cam haciendo buen contenido educativo 😅 Pero no te preocupes por los anuncios, la mayoría de las veces están bien pagados y les dicen "haz un minuto de anuncio", así que puedes saltártelo fácilmente avanzando un minuto en el vídeo.
Pregunta: ¿El uso actual de la IA, aparte del daño ecológico, sirve o puede servir para desarrollarla, o simplemente las empresas de IA quieren que la usemos?
A "desarrollarla" te refieres a ir perfeccionando la IA? En ese caso sí, de hecho, por ejemplo en ChatGPT a veces te piden retroalimentación para futuros lanzamientos
Un dato, señores .IA puede ganar de generar contenido pero jamás ganaría en comprender forma razonable al igual que una bomba atómica ganaría destruir respecto un puñetazo.
Un Gran canal que ahora se ha convertido en un canal lamentable que solo quiere ganar dinero con publicidad, que mal, no merece la pena arruinar un gran canal por dinero, muy triste 😭
The Auto English dub is horrible 😭 I am not a native Spanish speaker. I slowly learning the language and this is one of the channels i follow to practice. Tis English dub is robotic and i dont want it , i want to hear Spanish . Currently digging in the setting to figure how to stop this thing
Totalmente de acuerdo en que Shannon y su teoría de la información merece uno o varios videos.
Lo dijo, finalmente lo dijo -> DERIVANDO
Mi parte favorita fue cuando dijo "yo soy el Deπi√ando"
Me gusta mucho el tema de la IA y mi meta es ser Machine Learning Engineer, espero que haya más videos en el canal explicando la IA de una forma más matemática, para entender como funcionan por detrás los diferentes modelos!! Gracias por el video.
Excelente frase la del final como matemático también apoyo la idea de que me gusta el conocimiento y cuidar nuestro planeta tierra 😁
Edu sigue transmitiendo tu forma de enseñar al mundo. Ojalá internet estaría mas llena de personas como tu.
Señor, aquí un admirador saludos...
Como me divierto viendo tus videos, son geniales, gracias
Buenisima intrudicción al tema
Edu, conocí tu canal muy tarde.
Por cierto me encanta tu programa de la 2.
Creo que es lo único de calidad y divulgación científica ahora mismo...
6:29 En realidad el pre-entrenamiento sería un aprendizaje auto-supervisado porque el modelo usa los mismos datos (tokens) del corpus de entrenamiento para encontrar las relaciones semánticas por medio del mecanismo de auto-atención. Pero excelente video Eduardo 🤗
Pos me interesa que hagas un vídeo de Shannon.
Que chulo video! Siempre tengo problemas acordándome de esa muñeca de matrioshka de la IA, que adentro tiene ML y adentro DL, etc. Pero esta vez me quedó claro
Exelente explicación
Gran video profe 🫶
Ya te extrañaba!
Muy buenos videos, gracias. Pregunta, si pones todas las palabras de un diccionario en un programa, no podrá a empezar a crear textos, libros, periódicos revistas, solo?. Muchas gracias. Saludos
Thank for video ❤
Con lo que me gustsba este canal y ahora es barrio sesamo, coco diciendo: cerca y lejos, arriba y abajo metiendo una cuña de followme. No entres en esta dinámica querido matemático.
Totalmente de acuerdo. Creo que además llega un poco tarde para explicarnos esto ahora.
Eduardo, se te echa de menos.
Hola Eduardo. Siempre que veo uno de tus videos, lo veo.
me encanta!!
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Ojalá aprenda rápido a hablar francés, gracias buen Edú
Buen vídeo!!! 😃👌🏻
Good video 😅
Babel me puede servir para aprender castellano ? Soy argentino
Grandes Modelos de Lenguaje: Explicación Sencilla de la IA Generativa
Introducción
Este video aborda los grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT o Cloud, explicando su relación con la inteligencia artificial (IA) y su funcionamiento básico.
La IA es Más que LLM
La IA es un campo amplio que comenzó con Alan Turing en los años 40. La conferencia de Dartmouth en 1956, con la participación de Claude Shannon, John McCarthy y Marvin Minsky, marcó el inicio formal de la disciplina. La IA busca mecanizar procesos que, realizados por humanos, denotan inteligencia, como jugar al ajedrez.
Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Dentro de la IA, el aprendizaje automático (Machine Learning) mecaniza los procesos humanos de aprendizaje. El aprendizaje profundo (Deep Learning), una rama del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales profundas en diversos modelos.
IA Generativa
La IA generativa (Generative Artificial Intelligence) es una categoría dentro del aprendizaje profundo que incluye modelos que generan imágenes o texto, como los LLM.
Tareas de la IA
El aprendizaje automático se aplica a diversos grupos de tareas:
Tratamiento de imágenes: clasificación, localización, detección y segmentación. Aplicaciones en conducción automática, reconocimiento facial y detección de tumores.
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing): reconocimiento de voz y texto, resumen de texto, traducción automática, procesamiento de información escrita o hablada.
La IA generativa se aplica tanto a imágenes como a texto, produciendo información nueva en lugar de solo encontrar patrones.
Entrenamiento de Modelos
El aprendizaje supervisado (Supervised Learning) es un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados por humanos. Por ejemplo, para reconocer gatos, se usan millones de imágenes con y sin gatos, etiquetadas por expertos. El modelo, un conjunto de funciones matemáticas, adivina qué imagen tiene un gato y ajusta sus funciones para minimizar errores mediante derivadas.
Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
Los LLM son conjuntos de funciones matemáticas dispuestas en una arquitectura llamada Transformers. Su tarea es predecir la siguiente palabra de un texto. Se entrenan con enormes cantidades de texto escrito por humanos. Por ejemplo, Llama 3 fue entrenado con 15 billones de elementos de texto de internet y 10 millones de textos anotados por humanos.
Fases del Entrenamiento
Pre-entrenamiento: Fase supervisada donde el modelo aprende a proponer la siguiente palabra.
Entrenamiento por refuerzo: Fase de afinado con feedback humano o de IA, evaluando la coherencia y relevancia del texto generado.
Estos modelos tienen una inmensa cantidad de parámetros y detalles de arquitectura. La combinación de "generativo", "pre-entrenado" y "Transformers" da lugar a las siglas GPT.
Modelos Fundacionales
Inspirados en el aprendizaje de idiomas humanos, los modelos fundacionales (Foundation Models) surgieron en la Universidad de Stanford en 2021. Se basan en un modelo base bien entrenado para una tarea general (como un LLM), que luego se entrena con pocos datos para una tarea distinta, aprovechando lo que ya sabe. Esto permite un entrenamiento más corto y con menos datos, reduciendo el impacto ecológico.
Conclusión
Los LLM son una parte de la IA, y su entrenamiento y uso consumen mucha energía. Es importante considerar el coste ecológico antes de usarlos.
Todo bien, exceto por la simbología del polo
5:16 lo admito es cine 🚬🐛
de hecho cuantos más millones de datos se le pasan más perfecto es, por eso a día de hoy con "internet" ha sido posible entrenar los modelos que hay, como chatgpt etc... si no, estariamos como hace 20 años.
Que durooo
Sigo tus vídeos, aunque no siempre me entero de mucho, pero por intentarlo que no quede. Quería pedirte información sobre algo que oí ya hace años y no he vuelto a ver. Son los que leí se llamaban números absolutos , que se formaban después de algunas operaciones físicas o astronómicas y su característica es que tras esas operaciones no tenían magnitud alguna . No he vuelto a encontrar nada en Google. Si sabes de algún artículo en español, te lo agradezco.
"osea transformer" me parto!! 😂
El árabe es buenisimo para aprender con babel
Hombre, matemático gua...i, sí. Lo de gua... po, pues... imagina... Recibe nuestro pésame.
Hay algo raro en el audio. Parece que se dobla a si mismo o algo
Esencialmente un vídeo de palabras en inglés y en español unidas por un tema común que podría ser cualquier otro... triste a dónde ha llegado este canal.
OK! Pero un poco forzadas las traducciones no? ;-)
Donde está el link de Babble??
Me gustaria saber como interactua la IA con las matematicas.
El descuento???
ya salió DeepSeek R1 de los chinos que esta a la par de chatgpt 4o
Me cansé de ver tanta publicidad y llegué a la mitad del video nada más...
Un tema muy interesante pero lo convertiste en un gran anuncio con un poco de información relevante
Changos, justo acabo de renovar suscripción en otra plataforma de idiomas, pero lo tendré presente que si la recomendación viene de ti seguro es buena.
😮😮😮
A que te dedicas ahora? Ya casi no subes al canal :(
mucho anuncio xd
Me parece a mi que lo de "aprender idiomas" va a estar muy de capa caída, precisamente gracias a la IA. Va a ser algo tan pintoresco como lo de aprender élfico o klingon o na'vi.
Me encataría aprender Latín. Estoy hasta las narices del inglés
Prácticamente estos modelos son parsers, todo lenguaje humano puede ser interpretado por una gramatica libre de contexto, el problema es determinar las leyes de tal gramatica. Practicamente tomamos la categoria de todas las gramaticas libres de contexto y le damos una probabilidad a cada elemento de la categoria con backpropagation, hasta llegar a la gramatica libre de contexto que mejor describa el lenguaje.
wow
la verdad es que esa, no sé como llamarlo...truquito ? novedad? comicidad? etc.
me refiero a decir algo en español e inmediatamente su traducción al inglés, y especialmente cuando es redundante (ya que fue dicho un momento antes como "machine learning") desmerece mucho la calidad de comunicación ! te sugiero, respetuosamente, que no la utilices en próximos videos. con tanta traducción no entendí nada ! 😒
No hay nada mejor que un voto negativo a la publicidad intrusiva.
el micro D:
me senti exita2 xd
Hola gente, me podrían ayudar con un problema matemático?. Alquilamos una quinta con mi familia, la cual sale $800.000 los 7 días. Nos estamos volviendo locos para dividir los gastos, 3 personas nos quedamos la semana completa, 5 personas se quedan solo - 4 días- edit: 5 dias
Habría que hacerlo así: hallar el total de días 3*7+5*4 = 41
Luego dividimos 800,000/41≈ $19,512
Eso corresponde a cada día
Los que se quedaron 7 días pagarían: ≈ $136,585
Y los que se quedaron 4 días pagarían: ≈ $78,048
@@luisarmando4048 Hola, gracias por responder. Al final creo que lo resolví: dividí los días que nos quedamos las 3 personas, serían 2 días por $114285 ( los $800.000 dividido 7 días da $114285 por dia) qué daría $228500 aprox. Hice $800.000 menos esos $228500, lo que me dio $571000 por los 5 días restantes. Eso lo dividí por las 8 perdonas, lo que me dio 71375, que sería el valor por día y por persona de esos 5 días. Y ahí hice 71375 x 3 y ese mismo número x 5. Lo que me dio el valor de cada grupo por esos 5 días y sume los 228500 de los 2 días del principio 🤯
@@luisarmando4048Hola, gracias por responder. Al final creo que lo resolví: dividí los días que nos quedamos las 3 personas, serían 2 días por $114285 ( los $800.000 dividido 7 días da $114285 por dia) qué daría $228500 aprox. Hice $800.000 menos esos $228500, lo que me dio $571000 por los 5 días restantes. Eso lo dividí por las 8 perdonas, lo que me dio 71375, que sería el valor por día y por persona de esos 5 días. Y ahí hice 71375 x 3 y ese mismo número x 5. Lo que me dio el valor de cada grupo por esos 5 días y por último sume los 228500 del principio para los que se quedan toda la semana 🤯
@@Smaug1692 no, asi no, es como dijo luis.. sumas los dias para sacar un proporcional. En este caso da 41 dias y cada persona pagará un monto igual a: diasQueSeQueda/41 * montoTotal. Por ejemplo, los q se quedaron 7 dias pagarian 7/41 * 800000
@PolkadOfficial Lo que no entiendo del resultado de esa cuenta es si esos $136585 sería por día, solo para los que se quedan 7 días?. Porque de ser así excede los 800000 del costo inicial.
entonces si hablas ingles tienes un LLM en la cabeza metido...
XD
😂
que triste ver que este gran canal de difusión se este convirtiendo en contenido simple dirigido solo a poder meter publicidad!
¿Qué eres hater o interesado en ocultismo?
No es fácil ganar dinero con un canal de UA-cam haciendo buen contenido educativo 😅 Pero no te preocupes por los anuncios, la mayoría de las veces están bien pagados y les dicen "haz un minuto de anuncio", así que puedes saltártelo fácilmente avanzando un minuto en el vídeo.
Hay que poner pan a la mesa 🧐
JAJAJA 😂😂
Llamas simple a explicar cómo funciona un LLM? Wow
Pregunta: ¿El uso actual de la IA, aparte del daño ecológico, sirve o puede servir para desarrollarla, o simplemente las empresas de IA quieren que la usemos?
A "desarrollarla" te refieres a ir perfeccionando la IA? En ese caso sí, de hecho, por ejemplo en ChatGPT a veces te piden retroalimentación para futuros lanzamientos
@daniel-iglesias si, más o menos va por ahí mi pregunta, a un "vale la pena el sacrificio?"
Vendido a la publicidad
o me explica algo mas, o le pagaron para tirar humo... que eso son las IA, un gran cumulo de humo.
Un dato, señores .IA puede ganar de generar contenido pero jamás ganaría en comprender forma razonable al igual que una bomba atómica ganaría destruir respecto un puñetazo.
Qué disgusto te vas a llevar 😂
@zyklonbbb 😅Igual
Un Gran canal que ahora se ha convertido en un canal lamentable que solo quiere ganar dinero con publicidad, que mal, no merece la pena arruinar un gran canal por dinero, muy triste 😭
The Auto English dub is horrible 😭
I am not a native Spanish speaker. I slowly learning the language and this is one of the channels i follow to practice. Tis English dub is robotic and i dont want it , i want to hear Spanish .
Currently digging in the setting to figure how to stop this thing
Esta derivando a la publicidad jejeje
Joder con el ruidito. Menudo coñazo. Hoy....regular tirando a mal