The post MLBasics: regresión lineal simple first appeared on Planeta Chatbot.
]]>Vamos a revisar una serie de conceptos sencillos: los modelos que son el ABC de la ML. Piensa en ello como empezar con las piezas fáciles de un gran rompecabezas. Vamos a volver a las cosas sencillas, donde es fácil entender lo que está pasando.
Así que acompáñanos mientras lo desglosamos y lo aclaramos todo.
Sumerjámonos en la Regresión Lineal Simple, paso a paso, ¡juntos! 
1. Introducción a la regresión lineal simple
El ámbito del análisis predictivo es muy amplio, pero en su núcleo se encuentra la Regresión Lineal, el método más sencillo para dar sentido a las tendencias de los datos.
Mientras que sus extensiones en múltiples variables pueden parecer desalentadoras, nuestro enfoque de hoy se reduce a la Regresión Lineal Simple.
¿El objetivo principal? Encontrar una relación lineal entre:
- La variable independiente o predictor.
- La variable dependiente o salida.
En lenguaje llano, la Regresión Lineal consiste en encontrar una línea recta que muestre cómo dos cosas están conectadas – como cuánto estudias (esa es la parte independiente) y tus resultados en los exámenes (esa es la parte dependiente).
La idea es ver cómo una cosa puede predecir la otra.
Suena interesante, ¿verdad?
Pues ahora… vamos a intentar encontrarle algún sentido a la Regresión Lineal preguntándonos…
2. ¿Cómo calcularlo matemáticamente?
Piénsalo como un trabajo en equipo en el que dos cosas trabajan juntas:
- Una que depende de otra: el resultado.
- Otra que es independiente, la llamaremos predictor.
Tienen que tener una relación en línea recta, algo así como seguir un camino recto en un mapa que nos lleve a las respuestas que buscamos.
Ahora bien, encontrar el camino perfecto -o, en nuestro caso, la línea de mejor ajuste- no consiste en hacer conjeturas.
Cuando hablamos de datos numéricos, utilizamos una fórmula única para identificar la línea óptima en Regresión Lineal. Entendiendo que existe una correlación lineal entre las variables, podemos aplicar directamente una función lineal para determinar nuestro predictor.
En esta pequeña receta matemática, hay 4 variables principales:
- Y es nuestro resultado.
- B establece dónde empieza la recta.
- A es el ángulo de nuestra pendiente.
- X es nuestro predictor.
Usando esto, podemos dibujar una línea recta a través de nuestros puntos de datos que nos muestran la conexión entre las dos variables que estamos viendo.
Ahora que sabemos cómo definir una relación de este tipo, puede que te preguntes…
3. ¿Cómo definir este mejor ajuste?
La idea final es bastante clara: queremos una línea que no cometa muchos errores.
¿Y qué consideramos un error?
Un error, en este caso, significa lo lejos que está nuestra suposición de lo que realmente ocurre. Así que definiremos un error como la diferencia entre nuestro valor predicho y el real.
Error de formulación matemática.
Por lo tanto, la mejor línea es la que tiene los menores errores. O dicho de forma sencilla…
Las pequeñas diferencias entre lo que pensamos que ocurriría (nuestra predicción) y lo que realmente ocurrió (el valor real).
Tenemos un nombre especial para estos errores: los llamamos residuales. Queremos que esos residuos, o errores, sean lo más pequeños posible para que nuestras predicciones sean superprecisas.
Imagen del autor. Representación de los residuos
Y esto nos lleva a la siguiente pregunta natural…
4. ¿Cómo obtener matemáticamente esta recta de mejor ajuste?
Si recordamos la ecuación lineal, tenemos dos variables importantes, que tenemos que averiguar y que llamaremos pesos a partir de ahora:
- A que representa el ángulo de nuestra pendiente.
- B que define dónde empieza la recta.
Para ello, utilizamos una herramienta especial llamada función de coste. Piensa en la función de coste como un método que nos ayuda a encontrar los valores óptimos para nuestras ponderaciones.
Para la regresión lineal, utilizamos como función de coste el Error Cuadrático Medio (ECM), una métrica que captura la desviación cuadrática media entre los valores predichos y los resultados reales.
Al elevar al cuadrado cada error antes de calcular la media, nos aseguramos de que todas las discrepancias, independientemente de su dirección -positiva o negativa-, contribuyan por igual a la medida global.
Este proceso acentúa los errores más grandes, proporcionando una imagen clara del rendimiento del modelo.
Formulación matemática errónea.
Una vez que tenemos nuestra función de coste, hay dos formas principales de evaluar un problema de optimización de este tipo:
4.1 Mínimos cuadrados ordinarios u OLS
El objetivo de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) es determinar los coeficientes óptimos A y B minimizando la suma de los errores de predicción al cuadrado.
Aprovechando el cálculo, explotamos las propiedades de las derivadas parciales para localizar los mínimos de la función de coste, donde estas derivadas son iguales a cero.
Resolviendo esos problemas matemáticos, obtenemos una fórmula matemática cerrada exacta tanto para A como para B, lo que nos proporciona una ruta directa hacia el modelo lineal más preciso.
Imagen del autor. Obtención de funciones matemáticas cerradas OLS.
4.2 Descenso gradual
El descenso gradual es un algoritmo de optimización fundamental que se utiliza para minimizar la función de coste, ayudándonos a encontrar los valores de peso más precisos para nuestro modelo predictivo.
Imagínate que te encuentras en lo alto de una colina y que tu objetivo es el valle que hay debajo: éste representa el punto mínimo de nuestra función de coste.
Para alcanzarlo, empezamos con unas conjeturas iniciales para nuestros pesos, A y B, e iterativamente refinamos estas conjeturas.
El proceso es similar al descenso de una colina: a cada paso, evaluamos nuestro entorno y ajustamos nuestra trayectoria para asegurarnos de que cada paso siguiente nos acerque al fondo del valle.
Estos pasos están guiados por la tasa de aprendizaje, un hiperparámetro vital simbolizado como lr en las ecuaciones. Esta tasa de aprendizaje controla el tamaño de nuestros pasos o los ajustes de los parámetros A y B, garantizando que no sobrepasemos el mínimo.
Ecuaciones iterativas ponderadas. Cada paso nos acerca más a la solución óptima.
A medida que damos cada paso, calculamos las derivadas parciales de la función de coste con respecto a A y B, denotadas como dA y dB respectivamente. Estas derivadas nos señalan la dirección en la que la función de coste disminuye más rápidamente, algo así como encontrar la pendiente más pronunciada en nuestra metafórica colina.
Las ecuaciones actualizadas para A y B en cada iteración, teniendo en cuenta la tasa de aprendizaje, son las siguientes:
Este meticuloso proceso se repite hasta que llegamos a un punto en el que la disminución de la función de coste es insignificante, lo que sugiere que hemos llegado o estamos cerca del mínimo global, nuestro destino donde se minimiza el error de predicción y se maximiza la precisión de nuestro modelo.
Imagen del autor. Representación del descenso gradual.
5. Evaluación
Muy bien, vamos a hablar de cómo comprobar si nuestro modelo de regresión lineal simple está haciendo un buen trabajo. Hay dos formas principales de hacerlo:
5.1 Coeficiente de Determinación o R-Cuadrado (R²):
Esta es una forma elegante de decir qué parte de los cambios en lo que estamos tratando de predecir puede ser explicado por nuestra variable independiente – la que creemos que está causando el cambio.
Es como una puntuación entre 0 y 1. Si se aproxima a 1, el resultado es positivo.
- Si se acerca a 1, significa que nuestro modelo explica gran parte de lo que ocurre.
- Si está más cerca de 0, no tanto.
5. 2 Error cuadrático medio (RMSE):
Se refiere a la cantidad de error que hay en nuestras predicciones. Es como tomar todos nuestros errores, elevarlos al cuadrado (lo que los hace todos positivos), promediarlos y luego tomar la raíz cuadrada de ese promedio. Así obtenemos un número que nos indica, por término medio, lo alejadas que están nuestras predicciones.
Cuanto menor sea este número, mejor será la predicción de nuestro modelo.
6. Supuestos para aplicar la regresión lineal
Para que la regresión lineal funcione bien, hay algunas cosas clave que debemos tener en cuenta antes de aplicarla a un conjunto de datos aleatorios:
6.1 Linealidad de las variables
Ambas variables, independiente y dependiente, tienen que estar conectadas de forma lineal. Esto significa que si una de ellas sube o baja, la otra tiende a seguir un patrón lineal predecible.
6.2 Independencia de los residuos
Respecto a los errores: son los pequeños errores que cometemos al predecir cosas. Queremos asegurarnos de que estos errores no siguen ningún patrón ni dependen unos de otros. Deberían producirse de forma aleatoria.
6.3 Distribución normal de los residuos
Además, cuando observamos la media de todos estos errores (o residuos, como se denominan), deben distribuirse de forma normal, como si la mayoría de ellos se agruparan en torno al centro (que debe estar próximo a cero).
6.4 La misma varianza de los residuos
Por último, estos errores deben permanecer constantes en su dispersión, es decir, no deben aumentar o disminuir a medida que nos movemos por los datos. Deben variar, pero la cantidad de variación debe ser la misma en todo momento.
Conclusión
En nuestro viaje MLBasics, hemos comenzado a desmitificar la Regresión Lineal Simple, mostrando su papel fundamental en la comprensión de las tendencias de datos.
Hemos explorado la relación entre las variables independientes y dependientes, haciendo hincapié en la minimización de errores para obtener predicciones precisas.
Nuestro debate ha incluido enfoques matemáticos como los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y el descenso gradiente para optimizar el modelo.
Evaluamos la eficacia del modelo utilizando las métricas R² y RMSE y subrayamos la importancia de cumplir los supuestos clave para una aplicación satisfactoria.
Permanece atento a nuestro próximo artículo, en el que llevaremos la teoría a la práctica en un proyecto integral, demostrando la Regresión Lineal Simple.
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]]>The post AutoGPT Unleashed – La revolución de los agentes autónomos de IA first appeared on Planeta Chatbot.
]]>El vertiginoso ritmo de desarrollo de la IA que vivimos últimamente es ciertamente abrumador. Justo cuando ya nos habíamos hecho a la idea de ChatGPT, llega otro…
AutoGPT
Una locura… ¿verdad?
AutoGPT es un código abierto experimental que está ampliando las capacidades del modelo de lenguaje GPT. Se conoce comúnmente como inteligencia general artificial – o AGI para los amigos 
– con el lanzamiento de una aplicación Python de código abierto llamada Auto-GPT.
Algunos de vosotros probablemente ya habéis oído hablar de él, y tú podrías haber pensado que era sólo otro plugin GPT o Chrome-Extensión.
Pero efectivamente… AutoGPT es más que eso.
Así que, ¡descubrámoslo juntos!
Lo primero es lo primero…
Qué es Auto-GPT
Auto-GPT es un Agente Autónomo de IA basado en Tareas, lo que básicamente significa que es un sistema de IA diseñado para realizar una amplia gama de tareas en varios dominios sin intervención humana.
Y subrayo… sin intervención humana.
Estos agentes utilizan modelos avanzados de IA, como el modelo de lenguaje GPT-3 o 4 de OpenAI, para completar tareas, generar otras nuevas en función de los resultados y priorizar tareas en tiempo real. Piensa en él como un asistente que toma decisiones por sí mismo para lograr un objetivo en lugar de que tú especifiques qué hacer a continuación.
Auto-GPT está equipado con estas características según sus propietarios de GitHub:
Acceso a Internet para búsquedas y recopilación de información
Gestión de la memoria a largo y corto plazo
Instancias GPT-4 para la generación de textos
Acceso a sitios web y plataformas populares
Almacenamiento y resumen de archivos con GPT-3.5
Aprovechando la potencia del procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías de IA, estos agentes pueden realizar tareas de forma autónoma dentro de diferentes limitaciones y contextos, lo que los hace útiles para una gran variedad de aplicaciones.
Es importante tener en cuenta los riesgos potenciales, como la privacidad de los datos, los problemas éticos y la sobrecarga del sistema, a la hora de utilizar estos sistemas para garantizar una implantación responsable y satisfactoria.
Lo siguiente que puede estar pensando es…
¿Qué requiere AutoGPT?
AutoGPT combina GPT-3.5 y GPT-4 vía API, permitiendo crear proyectos que han ido iterando sobre sus prompts y revisando cada iteración para mejorarla y construir sobre ella.
Sus principales requisitos son
1. Git instalado
2. Python 3.7 o superior. Se recomienda que sea superior a 3.10.
3. Clave API de OpenAI – NECESITAS tener configurada la facturación (cuenta de pago).
¡Así que vamos a configurar nuestro propio Auto-GPT!
1. Cómo obtener la clave API de OpenAI
En caso de que aún no tengas una cuenta OpenAI, ve a tu sitio web y crea una. Una vez creada tu cuenta, ve a la página de resumen de tu cuenta.
Deberías ver algo como lo siguiente:
Ahora haz clic en el perfil de tu cuenta personal.
Y ve a ver las Claves API.
Haz clic en Crear nueva clave secreta
Y nómbrala.
Nota: ¡Guarda una copia de esta clave porque no puedes recuperarla desde la interfaz web y la necesitaremos más adelante!
Como he dicho antes, debes tener una cuenta de pago para hacer llamadas en la API de OpenAI. Para activar nuestra cuenta de pago, ahora tienes que ir a la sección de facturación.
Y entonces, deberías ver la opción de Activar cuenta de pago. En mi caso, como ya está activada, solo veo la opción Cancelar cuenta de pago.
Si te preocupa la posibilidad de pagar mucho dinero accidentalmente, puedes establecer un límite de uso aquí. También puedes hacer un seguimiento de tu uso aquí. Si eres nuevo en OpenAI, puedes usar hasta 18$ que están incluidos en la versión gratuita.
Para establecer estos límites, debes ir a la sección Límites de uso.
Y luego sólo tienes que elegir los límites que prefieras. AutoGPT no gasta mucho dinero – en mi caso, sólo he gastado hasta ahora 19 céntimos. Por eso puedes establecer límites bajos.
Por supuesto, dependiendo del uso que requiera de AutoGPT, los costes podrían aumentar.
¡Ahora estamos listos para proceder!
2. Clonar el repositorio GitHub
Abre tu terminal y ejecuta el siguiente comando.
git clone -b stable https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
Ahora mismo los propietarios de GitHub acaban de informar que es mejor usar la rama estable en lugar de la master. Como en mi caso la master dio algunos problemas, añadí el -b stable para clonar la rama estable. Tú puedes descargar directamente utilizando el .zip desde el GitHub también.
Una vez que tenemos el repositorio replicado en nuestra máquina local, necesitamos entrar en la carpeta Auto-GPT.
cd Auto-GPT
Y entonces podemos instalar las dependencias.
pip install -r requirements.txt
Luego tenemos que encontrar el .env.template, hacer una copia de él y borrar la extensión .template.
A continuación, debes rellenar tu OPENAI_API_KEY en este archivo .env.
3. Ejecutar Auto-GPT
Abre el terminal y ejecuta el siguiente comando.
C./run.shDE
Puedes ejecutar ./run.sh –help para conocer todas las banderas de adición que se pueden introducir en el comando. Por ejemplo, podemos especificar —gpt3only para usar sólo GPT3 y —gpt4only para usar sólo GPT4.
Ahora que tenemos nuestro ChatGPT en ejecución, ¡vamos a ver cómo funciona!
Entonces, ¿qué tiene de bueno AutoGPT?
Bueno, en primer lugar, es importante señalar que GPT puede escribir su propio código utilizando el último modelo GPT-4 de OpenAI.
También ejecuta scripts de Python que le permiten depurar, desarrollar, construir y auto-mejorarse continuamente de forma recursiva.
Una vez más… alucinante, ¿verdad? 
El bucle de retroalimentación de AutoGPT es el siguiente:
- Planificar
- Critica
- Actuar
- Leer los comentarios de los humanos
- El AutoGPT pedirá la opinión y el permiso de los humanos.
[Repetir una y otra vez]
Puedes evitar que AutoGPT te pida permiso después de cada consulta, para asegurarte de que el proyecto va en la dirección correcta. Puedes evitar esto usando la bandera de modo continuo.
SIN EMBARGO, esto puede acabar teniendo a AutoGPT en un bucle infinito… con su correspondiente coste. Así que, ¡más vale que compruebes de vez en cuando lo que está haciendo!
AutoGPT leerá y escribirá diferentes archivos, y navegará por la web, además de mirar hacia atrás y revisar sus propias indicaciones – sólo para asegurarse de que el proyecto es lo que el usuario quiere.
¿Cómo definimos la Tarea AutoGPT?
4. Definir tareas y objetivos
Básicamente sólo tienes que darle una tarea a AutoGPT… y él hará todo el resto. Se raspará la web para la mejor información que hay, y luego de forma autónoma hace la tarea para usted y continúa mejorando constantemente a sí mismo.
AutoGPT empezará preguntándonos 3 cosas principales…
- Un nombre para la IA. En mi caso, la llamé
AI agente escritor
- Una descripción que se ajuste a ella. Yo añadí: Destinado a buscar noticias interesantes y eventos importantes sobre IA, tecnología y aprendizaje automático y crear un texto resumido. También se debe crear un archivo final con tweets atractivos.
- Tantos objetivos como quieras. En mi caso, he añadido dos objetivos principales.
- OBJETIVO 1: Buscar noticias y artículos sobre IA, tecnología y Ciencia de Datos.
- OBJETIVO 2: Resumir todo en un texto bien estructurado y fácil de leer.
Para iniciar la tarea, sólo tienes que dejar un objetivo en blanco y pulsar enter. AutoGPT comenzará de inmediato.
Y eso es todo. Después de algunas iteraciones, deberías tener tu resultado. En mi caso, AutoGPT decidió escribir la salida directamente en un archivo .txt:
Lo sé, lo sé… es una tarea tan sencilla, ¿verdad? Sin embargo, ¡hay múltiples ejemplos de tareas AutoGPT por ahí!
Por ejemplo, creó una App para un usuario de Twitter. Puedes leer el hilo correspondiente a continuación.
Conclusión
He estado leyendo muchos comentarios y posts sobre AutoGPT en casi todas las redes sociales. Parece que cada uno tiene una experiencia completamente diferente con él – ¡pero todos dicen maravillas de él!
Prometo que jugaré un poco con esta nueva herramienta y os contaré qué magias hace.
Por ahora, déjame saber qué piensas y si puedes usar AutoGPT por tu cuenta.
¡Te estaré leyendo en los comentarios! 
Los datos siempre tienen una idea mejor – confía en ellos.
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]]>The post La revolución de la IA de Google: acortar la distancia entre la tecnología y la vida cotidiana first appeared on Planeta Chatbot.
]]>Estamos a punto de presenciar algunas innovaciones revolucionarias. ¿Cuáles?
¡Descubrámoslas juntos!
Las innovaciones de Google en el campo de la IA suponen un cambio radical en la forma en que interactuamos con la tecnología, haciendo que una serie de tareas sean más accesibles, eficientes e intuitivas.
Google, con sus 15 productos que dan servicio a millones de personas y empresas, siempre ha sido un pionero en la industria tecnológica.
El gigante tecnológico ha desvelado sus planes para integrar la tecnología de IA de vanguardia en sus productos, prometiendo un cambio significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología. La compañía ha desvelado 7 innovaciones revolucionarias que transformarán distintas facetas de nuestra vida digital.
Las mejoras de IA propuestas afectarán a varios aspectos de los productos de Google.
1. BARD
Empezando por Bard, el asistente de escritura de Google basado en inteligencia artificial que tanto está dando que hablar, las actualizaciones son realmente impresionantes.
Las nuevas características incluyen un tema oscuro muy solicitado, capacidades de búsqueda visual, soporte para más de 20 lenguajes de programación, y una perfecta integración con otras aplicaciones.
¿Lo mejor de todo? Bard promete democratizar la codificación.
Incluso si no eres ingeniero de software, Bard te ayudará con la generación de código, la depuración y las explicaciones de fragmentos de código. ¡Pero no se trata sólo de desarrollar!
Bard se integra con servicios de Google y extensiones de terceros, lo que permite exportar código directamente y reducir clics innecesarios.
Ahora puedes aprovechar otros servicios de Google y extensiones de terceros. Los desarrolladores empezarán a crear nuevos tipos de extensiones para la tienda de Google que te permitirán hacer cosas que antes no eran posibles.
¿Y ya hay alguna colaboración emocionante?
Por supuesto… ¡sí!
Bard y Adobe Firefly unen sus fuerzas para crear imágenes completamente nuevas, aportando una nueva dimensión al diseño digital.
Otras herramientas interesantes que se integrarán – y que conocemos hasta ahora – son Lens, cualquier otro servicio de Google, y terceros como Spotify, y Tripadvisor… ¡entre otros!
Las buenas noticias no acaban aquí… esto nos lleva a la siguiente GRAN cosa.
2. Rehacer los correos electrónicos del mañana: la IA se une a Gmail
Imagina redactar un correo electrónico en Gmail y luego exportarlo sin esfuerzo a Docs o generar automáticamente una hoja de cálculo.
Suena bien, ¿verdad?
Pues… ¡aquí Google se ha vuelto loco!
Imagina lo eficiente que sería tu correspondencia electrónica si Gmail pudiera extraer el contexto de tus conversaciones anteriores y generar correos electrónicos relevantes. Se acabaron las tediosas búsquedas en largas cadenas de correos electrónicos y los laboriosos intercambios con el servicio de atención al cliente.
Esa es la visión de la IA de Gmail para el futuro.
Basándose en las capacidades de Bard, Google anunció una lista de futuros complementos y una nueva función, Ayúdame a escribir en Gmail. Con ella, la redacción de correos electrónicos se transforma.
Basta con escribir una línea y la IA redacta el resto del mensaje en cuestión de segundos, con numerosas opciones para perfeccionar el resultado.
Algunos ejemplos mostrados durante la presentación ya mostraban esta nueva función: ¡un correo electrónico que respondía a otro anterior ya estaba generado y listo para ser enviado!
Y el viaje de innovación en IA de Google no termina aquí…
3. Los modelos LLM del futuro, pero hoy
Google también presentó Gemini, su modelo de base multimodal de próxima generación. Con el objetivo de rivalizar con el GPT de OpenAI, Bard realizará la transición a este nuevo modelo, lo que supone un futuro apasionante para los contenidos generados por IA.
Se está optimizando para las integraciones API, lo que promete impulsar un nuevo ecosistema de productos.
Aún así… hay mucho secreto a su alrededor. ¡Veremos cómo evoluciona!
¿Cuál será el próximo BIG THING?
Cualquiera que utilice un smartphone hoy en día utiliza este servicio de Google para ubicarse en un mapa y puede sentirse identificado con él… por supuesto, estamos hablando de Google Maps.
4. Cuando GoogleMaps y la realidad se funden en uno solo
Los sistemas de navegación actuales a veces pueden resultar confusos o aburridos, pero Google pretende cambiar eso. Google Maps presenta su función Immersive View, un cambio en la tecnología de navegación.
Gracias a la integración de la IA, Maps ofrecerá vistas inmersivas, sugerirá las rutas menos monótonas, utilizará puntos de referencia para facilitar la navegación e incluso tendrá en cuenta las condiciones meteorológicas.
Proporciona información meteorológica y de tráfico en tiempo real sobre tu ruta, calculando el camino más rápido en menos de dos segundos.
Parece una locura, ¿verdad? Pues las cosas no acaban aquí… ¡todavía!
5. Edición de fotos en un abrir y cerrar de ojos con Google Fotos
Google Fotos también recibe una importante actualización con el nuevo Editor Mágico. Esta función te permite alterar la iluminación de una escena, eliminar elementos no deseados e incluso ajustar tu posición en la foto, poniendo realmente la magia en la edición.
La toma perfecta ya no será un momento fugaz: será una creación al alcance de tu mano.
6. Nace un nuevo modelo de IA – PALM 2
El anuncio de PaLM 2, el nuevo modelo de IA de Google, es una prueba del compromiso de la empresa con las capacidades multilingües, de razonamiento y de codificación.
El modelo se presenta en cuatro tamaños, cada uno con un número variable de parámetros, lo que lo hace adaptable a diversos usos.
- Gecko
- Nutria
- Bisonte
- Unicornio
Uno de los problemas de ChatGPT es que los desarrolladores pagan el mismo precio, independientemente de la potencia que necesiten.
Diseñados para diversos casos de uso, estos modelos prometen una solución de IA más económica para los desarrolladores, que pueden elegir el modelo que se adapte a sus necesidades. Gecko, por ejemplo, puede funcionar en un teléfono móvil, lo que sugiere un futuro en el que más aplicaciones móviles utilicen modelos de aprendizaje de idiomas, lo que reduce aún más los costes de las aplicaciones basadas en IA.
OpenAI… un nuevo rey está en el patio de recreo y su competencia será feroz.
Los modelos PaLM 2 no están diseñados para ser tan generalizados como ChatGPT.
Destacan en dominios de conocimiento específicos, como la ciberseguridad o los conocimientos médicos.
Pueden ingerir diferentes tipos de datos, ofreciendo un rendimiento superior en tareas especializadas.
7. Última revelación: el nuevo Adobe Aero
Otra colaboración significativa es la de Google con Adobe para potenciar Adobe Aero, una herramienta de realidad aumentada. Esta asociación lleva el modelado del mundo real de Google a las herramientas de diseño creativo de Adobe, abriendo una nueva frontera para los creadores de RA.
En conclusión, la revolución de la IA de Google no consiste sólo en mejorar las funcionalidades tecnológicas, sino en remodelar la forma en que interactuamos con el mundo digital.
Desde escribir correos electrónicos hasta navegar por rutas, editar fotos o crear realidad aumentada, la IA está haciendo posible lo imposible.
¿Quieres saber cómo la IA remodelará las búsquedas en Google? Entonces te invito a leer el siguiente artículo.
El amanecer de una nueva era digital está sobre nosotros, y es emocionante ser testigo de su desarrollo.
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]]>The post 6 sorprendentes extensiones de ChatGPT first appeared on Planeta Chatbot.
]]>Estoy seguro de que ya le has dado una oportunidad… ¿tengo razón?
Sin embargo, hoy quiero hablarte de diferentes formas de mejorar nuestra interacción con esta flamante herramienta.
Internet ya se ha inundado de nuevas herramientas y extensiones impulsadas por este recién estrenado servicio que puede hacer nuestras tareas diarias mucho más fáciles – y mejorar nuestro resultado final. Por eso, resumo aquí 6 extensiones de chatgpt que harán que este se convierta en tu asistente diario ¡o incluso ir más allá!
1. Utiliza ChatGPT en cualquier lugar – Extensión de Google Chrome
¿Quieres utilizar ChatGPT en cualquier lugar con facilidad? Hoy es tu día de suerte, hay una gran extensión de Chrome que puedes usar para escribir tweets, revisar emails, encontrar errores de código… literalmente, ¡cualquier cosa que puedas imaginar!
2. Combinar ChatGPT con buscadores
Si prefieres integrar ChatGPT en tu buscador habitual, para tener respuestas directas sin tener que usar su propia interfaz, ¡también puedes hacerlo!
Sólo tienes que añadir esta extensión tanto para Chrome como para Firefox para obtener respuestas directas de ChatGPT directamente en tus búsquedas de Google.
Si prefieres visitar un motor de búsqueda preintegrado, puedes consultar este motor de búsqueda que combina OpenAI ChatGPT y Bing para responder directamente a tus preguntas.
3. Uso de comandos de voz con ChatGTP
¿Eres fan de Alexa o Siri? Entonces seguro que te suele gustar comandar en voz alta tus preguntas y necesidades. Ya existe una extensión que te permite hablar directamente con ChatGPT usando tu Chrome. Puedes comprobar cómo funciona directamente en el siguiente vídeo.
4. Integrando ChatGPT en Telegram y Whatsapp
Puedes crear un bot en Telegram potenciado por ChatGPT siguiendo estas instrucciones de github y hablar con él -¿o debería decir él o ella? 
¿Prefieres mejor WhatsApp? ¡¡¡Buenas noticias!!! Puedes integrar ChatGPT en WhatsApp también. Puedes seguir este GitHub para hacerlo. Ya hay algunos ejemplos de este sistema como God in a box.
5. Integrar ChatGPT en Google Docs o Microsoft Word
Puedes integrar ChatGPT tanto en Google Docs como en Microsoft Word para tener toda su potencia en tu editor de texto preferido usando el siguiente GitHub.
6. Guarda todo lo que has generado en ChatGPT
¿Tienes conversaciones profundas e interesantes con ChatGPT y preferirías guardarlas para releerlas – o quizás escribir un libro con todo su conocimiento?
Entonces puedes guardar todas tus conversaciones en un enlace PDF, PNG o HTML usando la siguiente extensión para Chrome, Edge o Firefox.
7. Característica adicional – Cuentas de Twitter ChatGPT
Twitter se ha inundado de bots que te permiten preguntar cualquier cosa a ChatGPT cuando los mencionas en lugar de tener que preguntar directamente en la página web de openAI.
Algunos ejemplos son:
- https://mobile.twitter.com/chatwithgpt
- https://twitter.com/ChatGPTBot/with_replies
¿Crees que 6 extensiones de chatGPT no son suficientes?
Entonces échale un vistazo al siguiente artículo en el que comparto ¡Otras seis extensiones más de ChatGPT!
Espero que estas extensiones te resulten útiles. 
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