Ahora entendamos el Enfoques de la inteligencia artificial
Ahora que tenemos una comprensión básica de los conceptos de IA, hablemos de IA generativa.
Comprensión de la IA generativa: conceptos básicos
By s4pcademy
Estimados,
¿Cómo estás?
Hoy en día es bastante imposible mirar cualquier noticia tecnológica y no oír hablar de la IA generativa. Intentemos primero comprender lo mismo desde el principio y los conceptos básicos.
Primero comprenderemos los conceptos básicos y luego veremos cómo SAP los ha incorporado en su modelo de negocio.
¿Qué es la “inteligencia”? La capacidad de lograr objetivos complejos.
Qué es «inteligencia artificial”? Inteligencia exhibida por sistemas no biológicos.
A continuación se presentan algunos de los datos breves:
Ahora veamos las definiciones básicas:
- Modelos de cimentacion Son redes neuronales entrenadas con grandes volúmenes de datos mediante aprendizaje autosupervisado que se pueden aplicar a muchas tareas.
- Modelos de lenguajes grandes (LLM) son una subcategoría de modelos básicos para texto incl. codigo de computadora.
- IA generativa puede crear resultados novedosos en texto, imágenes, sonido o video basándose en una simple entrada del usuario (llamadas “indicaciones”).
La siguiente línea de tiempo muestra la evaluación de los productos SAP en términos de tecnología e innovación.
La IA generativa no es del todo buena y color de rosa, tiene una buena cantidad de limitaciones y contratiempos.
El limitaciones de los modelos de IA generativa
- Alucinaryonorte. Los modelos de lenguaje grandes pueden generar respuestas que suenan plausibles pero que son falsas.
- Conocimientos actualizados y específicos.. El conocimiento de un modelo de IA generativa está congelado en el tiempo desde que fue entrenado. A diferencia del conocimiento general mundial, la información empresarial cambia rápidamente.
- Habilidades matemáticas inconsistentes y noción limitada del tiempo.. Aunque están mejorando, los modelos de lenguaje grandes no son calculadoras. Es posible que otros tipos de modelos básicos puedan completar los pronósticos y las matemáticas.
Pero existen métodos que ayudarán a hacerlo más confiable y eficiente.
- Ingeniería inmediata – Proporcione más información para describir la tarea.
- Recuperación Aumentado Generación(trapo) – Ampliar el conocimiento del dominio externo mediante
recuperar e inyectar información mediante incrustaciones (vectores numéricos). - Herramientas de orquestación – Agentes, funciones, complementos, encadenamiento de modelos y avisos, memoria.
Ahora intentemos comprender cómo SAP ha incorporado la IA generativa dentro de sus modelos de negocio.
Ampliación de las aplicaciones SAP con IA generativa
SAP ha proporcionado el punto de entrada a la IA generativa, con una aplicación BTP SAP AI Launchpad que se puede encontrar en SAP Discovery Center.
SAP AI Launchpad es una aplicación de software como servicio (SaaS) multiinquilino en SAP Business Technology Platform. Los clientes y socios pueden utilizar SAP AI Launchpad para gestionar casos de uso (escenarios) de IA en múltiples instancias de tiempos de ejecución de IA (como SAP AI Core). SAP AI Launchpad también proporciona capacidades de IA generativa a través de Generative AI Hub.
El siguiente diagrama se explica por sí mismo y ayuda a comprender la capacidad de SAP en IA generativa.
- En la capa superior, tiene una plataforma de lanzamiento de SAP AI que proporciona varias herramientas para la ingeniería y gestión rápidas.
- La capa inferior muestra la confianza y el control que SAP ha incorporado con los modelos básicos para que sean confiables para el negocio.
- SAP está introduciendo un motor vectorial dentro de SAP HANA Cloud para que comprenda, extraiga o inserte datos en un lenguaje natural.
Ahora hablemos de la Casos de uso empresarial de IA generativa
- Función Solo pregunte para SAP Analytics Cloud
- Extracción de información de documentos en la aplicación de gestión de transporte SAP
- Joule – El copiloto que realmente entiende su negocio
El siguiente diagrama muestra algunos casos de uso más.
Espero que esto despierte más interés en las áreas de IA y GenAI. Me gustaría mencionar que la tecnología está en constante evolución. GenAI parece tener un largo camino por delante.
Gracias a todos por leer el artículo, dejen sus comentarios, si es posible.
Feliz aprendizaje !!
