Microlearning

El concepto de “Programa Almacenado” es fundamental en la arquitectura de computadoras y ha sido una de las ideas más influyentes en la historia de la informática. 💡  Este concepto fue introducido por John von Neumann, un matemático húngaro, y su importancia radica en que permitió a las computadoras realizar tareas complejas mediante la lectura y ejecución de instrucciones almacenadas en la memoria, en lugar de realizar una serie de tareas fijas y preprogramadas. Esto allanó el camino para la construcción de las computadoras programables que conocemos hoy en día.  ¡Les presento una emocionante historia!, a partir del concepto «Programa Almacenado». En esta narración, descubriremos la trascendental intervención de tres actores clave, sin los cuales no tendríamos los computadores u ordenadores tal como los conocemos hoy.  ¡Aquí la tienes! 😄 Historia de tres valientes💡UAL, UC, RAM Había una vez en el reino incipiente de la computación, tres valientes ‘personajes’ que forjaron una profu

Evolución. Desde las Preguntas Frecuentes (FAQ) hasta los "prompt" y los Modelos LLM  La evolución de la tecnología informática y la inteligencia artificial ha sido vertiginosa en las últimas décadas. Desde las simples preguntas frecuentes (FAQ) hasta los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), el procesamiento de información y la capacidad para responder preguntas se ha transformado drásticamente.  Este documento explora - brevemente - la trayectoria desde las FAQ hasta los LLM, pasando por buscadores con enormes cantidades de datos y aprendizaje automático. I. Las preguntas frecuentes (FAQ) Las FAQ surgieron como una forma de proporcionar respuestas predefinidas a las inquietudes más comunes de los usuarios. A menudo se presentaban como una lista de preguntas con sus respectivas respuestas en sitios web y documentación técnica.  Si bien fueron útiles para resolver dudas comunes, presentaban limitaciones en su capacidad para adaptarse a preguntas más complejas y no podían

¡Hola!. Les comparto esta página:  https://matt.might.net/articles/make-a-text-game-with-generative-ai/  en la que su autor describe un ejemplo de cómo convertir GPT-4 en un motor para juegos interactivos de aventuras, basados ​​en texto.  Para ello, aplica solo dos pasos: Crear una historia descriptiva para definir el universo y el jugador. Diseñar un aviso para simular un juego de aventuras basado en texto.

Quiero compartir algunos hallazgos (junio/2023) sobre el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial, en particular, sobre los LLM (modelos de lenguajes de gran escala) como GPT-4, ChatGPT y otros tantos.  Los modelos como GPT-4 y ChatGPT han sido entrenados con cantidades masivas de datos, lo que les permite reconocer y generar texto, similar a un humano, con una precisión muy alta.  El proceso es simple en alto nivel:  Ante una Entrada (texto para ChatGPT; imágenes y texto para GPT-4), se produce una Salida - respuesta - muy parecida a la que daría un humano experto, según el tema tratado. Eso es gracias a un complejo grupo de algoritmos capaces de analizar el texto de entrada y generar, con base en su entrenamiento, una respuesta lógica. Pero, ¡ojo!, no es porque tenga inteligencia como la conocemos, sino por la combinación de algoritmos, millones de datos y reglas, entre otros elementos.  En la imagen siguiente verás una respuesta del propio ChatGPT al respecto. Esto qui