Cartera

En esta tarea multimodal se utilizan el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para producir un habla similar a la humana a partir de un texto.

Una tarea multimodal que utiliza algoritmos de visión por computadora en combinación con modelos de generación de lenguaje para reconocer objetos, personajes, escenas o actividades dentro de imágenes y luego generar descripciones o identificaciones textuales relevantes.

Un sistema de IA que opera exclusivamente a través de un único modo de entrada o salida, como voz o texto, puede interactuar con una variedad de servicios y aplicaciones para enriquecer la actualidad o relevancia de la salida como parte de su procesamiento.

Un modelo de inteligencia artificial puede comprender y responder a una o varias formas de entrada, como texto, voz y señales visuales. Este tipo de asistente puede integrar información de múltiples fuentes y modalidades para brindar una experiencia más completa y personalizada al usuario.

Combina modelos de recuperación y generación para encontrar información presente en grandes corpus. En RAG, un modelo de recuperación primero selecciona piezas de información relevantes de un gran corpus, que luego son utilizadas por un modelo de generación para producir una respuesta coherente y contextualmente relevante. Puede basarse o no en preguntas y respuestas.

Representación matemática de texto o datos que captura las relaciones subyacentes y el contexto dentro de la información. Las incrustaciones de texto se utilizan a menudo en tareas de procesamiento del lenguaje natural y también se pueden aplicar en otras áreas del aprendizaje automático o desafíos funcionales como la búsqueda. Al transformar los datos en un formato numérico denso, las incorporaciones permiten que los modelos capturen mejor el significado y los matices de la información, lo que genera predicciones y conocimientos más precisos.