¡Hola a todos! al igual que tú, me han fascinado los recientes avances de la inteligencia artificial. Al darme cuenta de que necesitaba estar al tanto de todos los avances que ocurrían, decidí embarcarme en un viaje personal de aprendizaje, ¡así nació ! Con esta serie, aprenderé sobre los LLM y compartiré ideas, experimentos, opiniones, tendencias y aprendizajes a través de las publicaciones de mi blog. Puede seguir el viaje en HackerNoon o en mi sitio web personal . En el artículo de hoy, buscaremos construir un kernel semántico con la ayuda de GPT-4. y, Soy Nataraj 100 días de IA aquí aquí Mi objetivo con esta publicación es observar cómo las empresas emergentes en diferentes etapas aprovecharon los LLM y comprender cómo integraron la IA en sus productos. El objetivo de este ejercicio es generar mejores prácticas que las startups puedan aprender de estos ejemplos. Ejemplo 1: Noción de IA Al estilo clásico de una startup, la primera versión de Notion AI se codificó en una habitación de hotel durante un retiro de la empresa en un par de días. Cronología: alfa privada en noviembre de 2022. Pasamos 10 semanas recopilando comentarios vitales de los usuarios antes de febrero de 2023, cuando Notion AI estuvo disponible de forma generalizada para decenas de millones de usuarios. Funciones lanzadas: Finalización de ideas de blog para crear el primer borrador. Generar ideas para realizar una tarea. Verifique la revisión gramatical, la traducción a diferentes idiomas y resuma un documento. Ayúdame a escribir, para desbloquear escritores y ayudarlos a comenzar. Ejemplo 2: raya Stripe dio un paso drástico y pidió a 100 de sus empleados que dejaran lo que estaban haciendo y propusieron ideas sobre cómo usar GPT4 para mejorar Stripe. El resultado fue un conjunto completamente nuevo de características. Lanzó una forma de resumir la información comercial de sus clientes, que era mejor de lo que la gente escribiría. Lanzó un bot de chat para responder preguntas sobre su documentación técnica y mejora la productividad de los desarrolladores y socios. Usó GPT4 para encontrar cuentas maliciosas en su comunidad de Discord. Ejemplo 3: Shopify Shopify adoptó rápidamente la generación de IA y lanzó un conjunto de funciones de IA bajo el nombre de producto Shopify Magic. Shopify Magic es una colección de funciones de IA de generación que incluyen: Generación de texto: acelere la redacción de descripciones de productos, publicaciones de blogs, líneas de asunto de correo electrónico, respuestas de correo electrónico y titulares en las tiendas Shopify. Básicamente, en cualquier lugar donde el administrador de una tienda Shopify tenga que escribir texto, se ha agregado la capacidad de generación de texto. Generación de medios: las imágenes de productos juegan un papel importante en el comercio electrónico. Ahora se agrega la edición de imágenes sin usar ninguna otra aplicación. Resumir la revisión de la aplicación: en lugar de mirar cientos de revisiones de aplicaciones para encontrar la aplicación adecuada para instalar, puede consultar las revisiones resumidas de aplicaciones para encontrar la aplicación adecuada. Ejemplo 4: corte máximo Si no ha oído hablar de CapCut antes, es una herramienta de edición de video creada por Bytedance, la empresa matriz de TikTok, para ayudar a los creadores de TikTok. Lo uso para editar mi podcast con regularidad y creo que es la herramienta de edición más sencilla y avanzada que existe para los creadores de contenido. CapCut también actualiza constantemente su software e introduce nuevas funciones de inteligencia artificial. Éstos son algunos de ellos. Genera subtítulos con un solo clic. Genere videos con un texto o una imagen como mensaje y también brinde la posibilidad de editarlos una vez generados. La característica más reciente que lanzaron es que CapCut generará automáticamente cortos que podrás editar a partir de un video de formato largo. Aunque no es perfecto, ahorra horas si eres editor. Ejemplo 5: parloteo Yabble es una herramienta que brinda información a las empresas que les permite tomar decisiones importantes. Con una gran cantidad de datos de comentarios de los clientes, el uso de IA generativa fue una opción obvia para Yabble. Agregaron las siguientes nuevas actualizaciones. Herramienta que analiza los comentarios de los clientes y los categoriza por sentimiento y temas. Se utilizó GPT-3 para traducir conjuntos de datos en temas significativos, ahorrando trabajo manual al equipo de Yabble. Las empresas emergentes, tanto pequeñas como grandes, están a la vanguardia en el acceso a la IA y la resolución de problemas comerciales reales. Si es desarrollador de productos en una empresa de tecnología o en una nueva empresa, aquí encontrará algunas conclusiones de estos ejemplos. Piense en Gen AI como si agregara una nueva capa de inteligencia a su producto. Los modelos actuales de Gen AI son realmente buenos para manipular texto. Los resúmenes de texto, la categorización de texto y la extracción de opiniones de un texto determinado son casos de uso sencillos pero con un alto retorno de la inversión (ROI). En cualquier lugar donde haya texto en su producto, puede usar IA genérica para ahorrar tiempo a sus usuarios. Eso es todo por el día 15 de 100 días de IA. Escribo un boletín llamado Above Average donde hablo sobre los conocimientos de segundo orden detrás de todo lo que está sucediendo en la gran tecnología. Si estás en tecnología y no quieres ser promedio, . suscríbete Sígueme en , o para obtener las últimas actualizaciones sobre 100 días de IA. 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