- Las personas son buenas para el análisis, y las máquinas aún mejores. El desarrollo de esto fue la IA tradicional, la "Analytical AI"
- Pero las personas también son buenas para crear. Hasta ahora las máquinas no hacían esto, pero ahora han empezado a crear cosas nuevas. Esto es la "Generative AI"
¿Por qué ahora?
- Mejores modelos, más datos, más cómputo
- Wave 1: predominio de modelos pequeños (antes de 2015)
- Wave 2: competencia de escala (2015~hoy)
- Wave 3: mejor, más rápido y más barato (desde 2022)
- Wave 4: aparición de killer apps (ahora)
Panorama del mercado
- Text
- Capa de aplicaciones: Marketing (contenido), Sales (email), Support (chat/email), escritura general, toma de notas,..
- Capa de modelos: OpenAI GPT-3, DeepMind Gopher, Facebook OPT, Hugging Face Bloom, Cohere, Anthropic, AI2, Alibaba, Yandex,..
- Code Generation
- Aplicaciones: generación de código, documentación de código, Text to SQL, constructores de web apps
- Modelos: OpenAI GPT-3, Tabnine, Stability.ai
- Image
- Aplicaciones: generación de imágenes, consumo/social, medios/publicidad, diseño
- Modelos: OpenAI DALL-E 2, Stable Diffusion, Craiyon
- Speech
- Aplicaciones: síntesis de voz
- Modelos: OpenAI
- Video
- Aplicaciones: edición/generación de video
- Modelos: Microsoft X-CLIP, Meta Make-A-Video
- 3D
- Aplicaciones: modelos/escenas 3D
- Modelos: DreamFusion, NVidia GET3D, MDM
- TBD
- Aplicaciones: gaming, RPA, música, audio, biología y química
- Modelos: TBD
1 comentarios
"PS: This piece was co-written with GPT-3. GPT-3 did not spit out the entire article, but it was responsible for combating writer’s block, generating..."
Como en el posdata dice que usaron GPT-3 como herramienta de apoyo, siento que eso hace el texto más interesante.