En un post pasado describimos la cadena de valor de los modelos generativos como ChatGPT y en otro analizamos si hay una burbuja en la inteligencia artificial (IA) generativa debido a la gran cantidad de startups que están surgiendo. En dichos posts identificamos las siguientes partes de la cadena de valor de los modelos generativos:... Seguir leyendo →
Deep learning y sistemas complejos
Como hemos ido viendo en esta Web, el uso de GPUs y nuevos modelos de deep learning ha logrado grandes avances en visión artificial, procesamiento de lenguaje, juegos, etc. Para ello han sido clave modelos de redes neuronales multicapa, RNNs, CNNs y posteriormente transformers basados en el mecanismo de atención. Por otro lado, en la... Seguir leyendo →
Modelos discriminativos y generativos en deep learning
Una pregunta que siempre nos planteamos en machine learning y en deep learning es la diferencia entre algoritmos discriminativos y generativos y cuál escoger para un problema concreto. Los algoritmos discriminativos modelan la dependencia de una variable objetivo Y en función de una variable observada X. De esta forma se puede predecir la variable Y ... Seguir leyendo →
¿Una burbuja en la IA generativa?
En los últimos meses hemos visto mucha discusión sobre si la IA generativa es una burbuja económica o no. Ahora parece que todas las startups tienen algún componente de IA generativa. Recientemente, Financial Times nos dio su visión escéptica. Bank of America primero dijo que era una burbuja y luego se desdijo. Goldman Sachs a... Seguir leyendo →
Curso Deep learning con PyTorch
Hemos creado una serie de tutoriales para introducir uno de los frameworks de deep learning más avanzados, PyTorch, y sus principales módulos. A continuación se puede ver un listado con las partes del curso: Programación orientada a objetos en PyTorch. Tensores en PyTorch. Almacenamiento de tensores en PyTorch. Módulo de redes neuronales. Optimización en PyTorch.... Seguir leyendo →
Cadena de valor de los modelos generativos (ChatGPT, LLaMA…)
En un artículo anterior analizamos el impacto económico de los modelos generativos y los modelos de deep learning. La aparición en los últimos años de modelos generativos de deep learning como GPT-X, ChatGpt, Bard, DALLE,... ha generado muchas expectativas de negocio en todos los participantes de la cadena de valor de estos modelos. Es entonces... Seguir leyendo →
Deep learning y modelos generativos, de la investigación al impacto económico
En los últimos años, los avances en procesadores gráficos (GPUs) y las nuevas arquitecturas y modelos de deep learning como los transformers han supuesto una revolución científica. La pregunta que surge es cómo trasladar estos avances en nuevos productos y un mayor impacto económico y social. Estos últimos meses hemos visto la revolución que ha... Seguir leyendo →
Almacenamiento de tensores en PyTorch
Como hemos visto, los tensores son un elemento básico en PyTorch. Son los elementos de diferente rango (escalares, vectores, matrics, etc.) que contienen la información en PyTorch y sobre los que actúan los modelos. Sin embargo, a pesar de su rango y dimensiones, los tensores se almacenan en memoria en un array unidimensional de elementos... Seguir leyendo →
Hooks en PyTorch
En programación, nos referimos a un hook como el conjunto de técnicas que modifican o aumentan el comportamiento de un programa ante un evento. Esto suele usarse para depurar un programa o ampliar su funcionalidad. En PyTorch, un hook se puede registrar para el objeto tensor o para el objeto nn.module y los eventos que... Seguir leyendo →
Vehículos autónomos, una carrera hacia la IA general
En los últimos años estamos viendo una carrera entre los diferentes fabricantes y proveedores de vehículos hacia la conducción autónoma. Tesla, Waymo, Mobileye, Nvidia, están destinando grandes cantidades de recursos para elevar la autonomía de los vehículos. El objetivo es que el vehículo, a partir de la información captada a través de los sensores, tome... Seguir leyendo →