HI EVERYONE
An intuitive and highly functional APP requires previous steps to its elaboration, and one of those steps is to investigate, use and compare the tools that AI offers us depending on the result you need, or the benefits it can offer you. I am a person who recently started using AI, and I have always liked to share my achievements, this in order to help other people, who may have any doubts in the creation of their projects that are similar to mine, and in a way they can be guided or simply take an idea that will be of benefit.
So clearly there is a learning curve necessary to be able to make the development of an APP a reality, the main thing is to be clear about what we want to generate, that is to say what we want to achieve. I knew exactly the answer I wanted to get, and that is because I have had that idea in mind for some time now, with the arrival of this new knowledge to my life, which is the use of AI as a tool for solving everyday problems, with excellent results I can say with all sincerity, that this has been one of the best things that has happened to me. We know the many benefits we get with the proper use of AI in our daily lives, but of course it requires prior information to develop an application, I want to give a tour of several basic concepts first, it would be necessary information to understand what AI models were the ones used for these successful results.
Let's start by defining generative artificial intelligence (Generative AI) as a type of artificial intelligence (AI) system that focuses on creating new ideas and content (such as conversations, text, images, product designs, videos, software code, and music) from existing data, all in response to commands.
AI technologies attempt to mimic human intelligence in tasks such as image recognition, natural language processing and translation, made possible by the use of advanced neural networks (a neural network is a programme that makes decisions in a similar way to the human brain). Generative AI works through machine learning (ML) models, which are very large models that are pre-trained on large amounts of data.
I specifically learned to use large language models, LLMs focus specifically on language-based tasks such as summarisation, text generation, classification, open-ended conversation, code generation and information extraction. What makes LLMs special is their ability to multitask. They can do so because they contain many parameters that make them capable of learning advanced concepts, they have the ability to generate content from very few inputs. This ability to generate unpublished content makes Generative AI a powerful technology with a multitude of practical applications.
All models offer quite functional options, the response is so natural that it almost seems like a conversation between humans, and the responses become more and more efficient as the training of the model improves. I will give a short tour of the models I used, I tried several to verify which one gave the best response, you will see, there are many things we can do with these tools as they are flexible and easily adaptable to perform multiple tasks.
From the OpenAi company I tested gpt-3.5-turbo, and gpt-3.5-turbo-16k with these models I got good results, but they did not meet my expectations because in general they were basic and rather simple results.
Other models I tested were from the company Cohere, I did tests with comand-r, also with comand-r-plus and obtained excellent results, although I still had doubts and decided to continue testing more models.
My experience with Together was quite good, I liked the way it generated the results meta-call/Call-3-8b-chat, I also tested with mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 but I liked the content of the previous model better.
From the company Groq I got the best results, so much so that I still find it difficult to choose between: Llama-3-70B-8192, Llama-3-8B-8192 and Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1, the answers were complete with a few nice extra information, the result was satisfactory and I have opted for these models to use them in the wizard, I chose the Llama-3-8B-8192 for the project.
The model to choose will depend entirely on whether it meets the needs of the user, at least in my case it is important that it provides me with adequate content easily and quickly, also that it offers a satisfactory personalised experience. It is also important to say that during its use we can see innovation, because I could observe how AI generates new ideas and solutions that I had not considered before.
You also gain valuable information by collecting quality synthetic data, just remember how important it is to write precise instructions (with information relevant to the response) to your prompt so that the result is the most suitable for you. And it's good to know that this is a process that can always be improved, so don't get discouraged if you don't achieve your goals in the short term.
So, I have an interesting question, if you want you can comment, otherwise it doesn't matter because it is a question to reflect a little. The question is: What is your role in the success of your project?, I answer the following: know your objectives, know what you want to achieve and be constant in the search for solutions.
Finally, I would like to tell you that these AI models were the ones that helped me to make one of my favorite APP, I like to cook and the app I made is a “Healthy Dessert Generator”. from which we get a delicious dessert without sugar, gluten free, only with healthy fat, only with natural sweeteners, and among other things also generates the nutritional content of the dessert. I hope to continue interacting with you about everything we can achieve with AI, this is my first publication here and I wish you an excellent start of the week!
THANKS FOR READING...
• The content is original
• The cover was made in Canva
SPANISH
La importancia de conocer tus objetivos para el éxito de tu proyecto
Una aplicación intuitiva y altamente funcional requiere de pasos previos a su elaboración, y uno de esos pasos es investigar, utilizar y comparar las herramientas que nos ofrece la IA dependiendo del resultado que necesites, o los beneficios que te pueda ofrecer. Soy una persona que recientemente comenzó a utilizar la IA, y siempre me ha gustado compartir mis logros, esto con el fin de ayudar a otras personas, que puedan tener alguna duda en la creación de sus proyectos que sean similares a los míos, y de alguna manera puedan guiarse o simplemente tomar una idea que les sea de beneficio.
Así que claramente hay una curva de aprendizaje necesaria para poder hacer realidad el desarrollo de una aplicación, lo principal es tener claro qué queremos generar, es decir qué queremos conseguir. Yo sabía exactamente la respuesta que quería obtener, y es que tenía esa idea en mente desde hace algún tiempo, con la llegada de este nuevo conocimiento a mi vida, que es el uso de la IA como herramienta para resolver problemas cotidianos, con excelentes resultados puedo decir con toda sinceridad, que esto ha sido una de las mejores cosas que me ha pasado. Conocemos los múltiples beneficios que obtenemos con el uso adecuado de la IA en nuestra vida cotidiana, pero por supuesto se requiere de información previa para desarrollar una aplicación, primero quiero dar un recorrido por varios conceptos básicos, sería información necesaria para entender que modelos de IA fueron los que se utilizaron para estos exitosos resultados.
Empecemos por definir la inteligencia artificial generativa (IA Generativa) como un tipo de sistema de inteligencia artificial (IA) que se centra en crear nuevas ideas y contenidos (como conversaciones, texto, imágenes, diseños de productos, vídeos, código de software y música) a partir de datos existentes, todo ello en respuesta a órdenes.
Las tecnologías de IA intentan imitar la inteligencia humana en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción, lo que es posible gracias al uso de redes neuronales avanzadas (una red neuronal es un programa que toma decisiones de forma similar al cerebro humano). La IA generativa funciona mediante modelos de aprendizaje automático (Machine Learning), que son modelos muy grandes que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos.
Los LLM se centran específicamente en tareas basadas en el lenguaje, como resumen, generación de textos, clasificación, conversación abierta, generación de códigos y extracción de información. Lo que hace especiales a los LLM es su capacidad multitarea, pueden hacerlo porque contienen muchos parámetros que los hacen capaces de aprender conceptos avanzados, tienen la capacidad de generar contenido a partir de muy pocas entradas. Esta capacidad de generar contenidos inéditos convierte a la IA Generativa en una potente tecnología con multitud de aplicaciones prácticas.
Todos los modelos ofrecen opciones bastante funcionales, la respuesta es tan natural que casi parece una conversación entre humanos, y las respuestas son cada vez más eficientes a medida que mejora el entrenamiento del modelo. Haré un breve recorrido por los modelos que utilicé, probé varios para comprobar cual daba mejor respuesta, ya veréis, son muchas las cosas que podemos hacer con estas herramientas ya que son flexibles y fácilmente adaptables para realizar múltiples tareas.
De la empresa OpenAi probé gpt-3.5-turbo, y gpt-3.5-turbo-16k con estos modelos obtuve buenos resultados, pero no cumplieron mis expectativas ya que en general eran resultados básicos y bastante simples.
Otros modelos que probé fueron de la empresa Cohere, hice pruebas con comand-r, también con comand-r-plus y obtuve excelentes resultados, aunque aún tenía dudas y decidí seguir probando más modelos.
Mi experiencia con Together fue bastante buena, me gustó como generaba los resultados meta-llama/Llama-3-8b-chat, también hice pruebas con mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 pero me gustó más el contenido del modelo anterior.
De la empresa Groq obtuve los mejores resultados, tanto es así que todavía me resulta difícil elegir entre: Llama-3-70B-8192, Llama-3-8B-8192 y Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1, las respuestas fueron completas con alguna información extra agradable, el resultado fue satisfactorio y me he decantado por estos modelos para utilizarlos en el asistente, elegí la Llama-3-8B-8192 para el proyecto.
El modelo a elegir dependerá totalmente de si satisface las necesidades del usuario, al menos en mi caso es importante que me proporcione el contenido adecuado de forma fácil y rápida, también que ofrezca una experiencia personalizada satisfactoria. También es importante decir que durante su uso podemos ver innovación, ya que pude observar como la IA genera nuevas ideas y soluciones que antes no me había planteado.
También obtienes información valiosa recopilando datos sintéticos de calidad, sólo recuerda lo importante que es escribir instrucciones precisas (con información relevante para la respuesta) a tu pregunta para que el resultado sea el más adecuado para ti. Y es bueno saber que se trata de un proceso que siempre puede mejorarse, así que no te desanimes si no consigues tus objetivos a corto plazo.
Entonces, tengo una pregunta interesante, si quieres puedes comentar, sino no importa porque es una pregunta para reflexionar un poco. La pregunta es: Cuál es tu papel en el éxito de tu proyecto?, yo respondo lo siguiente: conoce tus objetivos, sabe lo que quieres conseguir y sé constante en la búsqueda de soluciones.
Para finalizar, les comento que estos modelos de IA fueron los que me ayudaron a realizar una de mis aplicaciones favoritas, me gusta cocinar y la aplicación que hice es un "Generador de Postres Saludables" , de la cual obtenemos un delicioso postre sin azúcar , sin gluten, solo con grasa saludable, solo con endulzantes naturales, y entre otras cosas también genera el contenido nutricional del postre. Espero seguir interactuando con ustedes sobre todo lo que podemos lograr con la IA, esta es mi primera publicación aquí y les deseo un excelente inicio de semana!
GRACIAS POR LEER...
• El contenido de esta publicación es original.
• La portada fue hecha en Canva.
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