Aprovecha el poder de la IA en tu aplicación

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Krzysztof Cieślak
Krzysztof Cieślak
28 min
15 Jun, 2024

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Esta charla aborda varios aspectos de la inteligencia artificial y la experiencia del usuario en el desarrollo de software. Explora la evolución y capacidades de los modelos de lenguaje grandes, la importancia de la ingeniería de respuestas rápidas y la necesidad de diseñar aplicaciones de IA pensando en los usuarios humanos. La charla también enfatiza la necesidad de diseñar defensivamente para el fallo de la IA, considerar la felicidad del usuario y abordar la responsabilidad y los riesgos de la implementación de la IA. Concluye con recomendaciones para lecturas adicionales y destaca la importancia de la confiabilidad en las herramientas de código de IA.

1. Introducción a la IA y la Experiencia del Usuario

Short description:

Hola a todos. Mi nombre es Chris y hoy quiero hablarles sobre inteligencia artificial y experiencia del usuario. En mi vida pasada, solía ser un desarrollador de software y pasé mucho tiempo desarrollando herramientas de código abierto para desarrolladores. Trabajo en GitHub Next, un grupo encargado de descubrir el futuro del desarrollo de software utilizando IA.

Hola a todos. Mi nombre es Chris y hoy quiero hablarles sobre inteligencia artificial y la experiencia del usuario. ¿Quién soy? En mi vida pasada, solía ser un desarrollador de software, como probablemente la mayoría de ustedes en esta sala. Solía ser un consultor independiente, principalmente en el espacio de .NET, lo cual suena aburrido, pero pagaba bastante bien. Así que eso era durante el día. Durante la noche, pasé mucho tiempo desarrollando herramientas de código abierto para desarrolladores.

Y debido a eso, me pidieron que me uniera al equipo de co-pilot en los primeros días del desarrollo de co-pilot. Así que trabajo en la organización llamada GitHub Next. Es un grupo especial dentro de GitHub. Somos 20 investigadores y desarrolladores responsables de descubrir qué es la próxima idea loca. ¿Cuál es el próximo GitHub co-pilot? ¿Cuál es el futuro del desarrollo de software? Desarrollamos muchas cosas con IA, porque obviamente la IA está muy de moda en estos días, pero también hacemos cosas diferentes como fuentes. Recientemente lanzamos una familia de fuentes muy bonita llamada Monospace, si te interesa. Y lo más importante de esta charla es que trata sobre lo que sucede en el medio. No les hablaré sobre el entrenamiento de modelos o sobre la ciencia de datos. No sé absolutamente nada sobre este aspecto del stack. No soy un científico de datos. No tengo un doctorado en algo elegante con matemáticas.

2. Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes

Short description:

Esta charla no trata de llevar un proyecto a producto o de los desafíos de escalar y ganar dinero. Se trata de crear prototipos de ideas geniales y presentarlos como vistas previas técnicas. Discutiremos la inteligencia artificial, específicamente los modelos de lenguaje grandes, y cómo han evolucionado a lo largo de los años. Los modelos de lenguaje grandes se entrenan con cantidades masivas de texto y están diseñados para predecir la siguiente palabra en un prompt dado. Aunque pueden parecer capaces, es importante recordar que pueden proporcionar respuestas poco confiables, similares a un estudiante que se inventa una respuesta a una pregunta.

Además, en realidad no se trata de llevar el proyecto a producto, porque como probablemente todos ustedes saben, llevar productos a millones de personas es muy difícil. Se trata de escalar, se trata de latencia, se trata de capacidad, se trata de cómo observar resultados, se trata de descubrir cómo ganar dinero con el proyecto. Eso no es lo que hacemos.

Lo que hacemos es crear prototipos de ideas geniales y lanzar esos prototipos a las personas como vistas previas técnicas. Pudieron haber visto múltiples vistas previas técnicas provenientes de GitHub. Así que permítanme hacer una breve introducción a la inteligencia artificial, una breve introducción a los modelos de lenguaje grandes, solo para que sepan de qué estamos hablando.

La inteligencia artificial ha sido un término que ha existido durante años. No es un término nuevo. Sé que la ola de hype está aquí en estos días. El término en sí proviene de los años 50, de los años 60, algo así. El espacio ha tenido múltiples ciclos de hype y luego los llamados inviernos de IA, que es el período en el que el hype desaparece y la financiación se agota y todos dicen, oh, no, esta cosa de IA no tiene sentido. Entonces, la ola actual de hype alrededor de la IA ha sido principalmente sobre los modelos de lenguaje grandes. Este es el tipo de sistema de inteligencia artificial que se entrenó con millones y millones de líneas de texto encontradas en internet, en libros, en todas las fuentes que puedas imaginar. Y esos modelos se entrenaron de manera no supervisada. Los investigadores simplemente arrojan este texto a los modelos y los modelos aprenden algo de él. Esos modelos están diseñados para hacer una cosa y solo una cosa. Dado un prompt, una entrada, un comienzo del texto, intentan averiguar cuál es la siguiente palabra más probable que viene en este texto. Eso es lo único que hacen esos modelos.

Cada habilidad de alto nivel que ves en esos modelos, como chatear, llamar a funciones, todas esas cosas elegantes que la IA abierta está poniendo en esos modelos, se construye sobre esa funcionalidad básica. Y lo más importante que debes recordar sobre la IA es que tienen esta capacidad genial que los investigadores llaman alucinaciones. Pero realmente prefiero llamarlo de otra manera, que es inventar cosas. Los modelos de IA, esos modelos de lenguaje grandes, siempre responderán tu pregunta, incluso si no saben la respuesta. No tienes absolutamente ninguna forma de saber si lo que dicen es correcto. Son los mejores estudiantes de todos porque, ya sabes, probablemente todos hemos estado en la escuela y hemos tenido ese momento en el que, oh, había alguna pregunta del profesor. Necesitas pararte frente a la clase y comenzar a responder y no tienes absolutamente ninguna idea. Luego comienzas a decir algo solo para decir algo y fingir que sabes cosas. Eso es el modelo de lenguaje grande. Solo a escala. Así que debes recordar que no puedes confiar realmente en esos modelos. Son máquinas probabilísticas y tratan de averiguar cuál es la cosa más probable que decirte.

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