{"id":318700,"date":"2023-12-01T13:30:42","date_gmt":"2023-12-01T12:30:42","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/en\/?p=264162"},"modified":"2024-08-08T19:32:17","modified_gmt":"2024-08-08T17:32:17","slug":"amazon-piensa-que-un-toque-humano-a-ia-es-necesario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/amazon-piensa-que-un-toque-humano-a-ia-es-necesario\/","title":{"rendered":"Amazon considera que es necesario agregar un toque humano a la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Amazon est\u00e1 presentando una herramienta innovadora,<strong><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/tr\/blogs\/aws\/evaluate-compare-and-select-the-best-foundation-models-for-your-use-case-in-amazon-bedrock-preview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" title=\"\"> Model Evaluation on Bedrock<\/a><\/strong>, con el objetivo de transformar el proceso de evaluaci\u00f3n para modelos de inteligencia artificial. Revelada durante la reciente conferencia <strong><a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/amazon-q-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">AWS re: Invent,<\/a><\/strong> la herramienta aborda el desaf\u00edo de seleccionar con precisi\u00f3n modelos para proyectos espec\u00edficos, evitando que los desarrolladores utilicen modelos que no cumplan con los requisitos de precisi\u00f3n o que sean demasiado grandes para sus necesidades.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dentro de la Revoluci\u00f3n de Evaluaci\u00f3n de Modelos Bedrock de Amazon<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La herramienta consta de dos componentes: evaluaci\u00f3n automatizada y evaluaci\u00f3n humana. En la versi\u00f3n automatizada, los desarrolladores pueden evaluar el rendimiento de un modelo en m\u00e9tricas como robustez y precisi\u00f3n, abarcando tareas como resumen, clasificaci\u00f3n de texto, preguntas y respuestas y generaci\u00f3n de texto. Bedrock incluye modelos de inteligencia artificial de terceros populares, mejorando la variedad de opciones disponibles.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/articles-img.sftcdn.net\/sft\/articles\/auto-mapping-folder\/sites\/3\/2023\/11\/aws--1024x591.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-264163\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">(<strong><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/tr\/blogs\/aws\/top-announcements-of-aws-reinvent-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" title=\"\">Cr\u00e9dito<\/a><\/strong>)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">AWS proporciona conjuntos de datos de prueba est\u00e1ndar, pero los desarrolladores tambi\u00e9n pueden llevar sus propios datos a la plataforma de evaluaci\u00f3n, ofreciendo una evaluaci\u00f3n m\u00e1s realista. El sistema genera un informe completo que arroja luz sobre las fortalezas y debilidades del modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br>Evaluaci\u00f3n humana<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para la evaluaci\u00f3n humana, los usuarios pueden colaborar con el equipo de AWS o utilizar sus propios recursos, especificando el tipo de tarea, las m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n y los conjuntos de datos preferidos. Este toque humano permite obtener perspectivas que los sistemas automatizados podr\u00edan pasar por alto, como la empat\u00eda o la amabilidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es importante destacar que Amazon reconoce las diversas necesidades de los desarrolladores y no obliga a todos los clientes a evaluar modelos. Esta flexibilidad es especialmente beneficiosa para los desarrolladores familiarizados con los modelos base de Bedrock o aquellos que tienen un claro entendimiento de sus preferencias.<\/p>\n\n\n<div class=\"sc-card-program\">\r\n  <div class=\"sc-card-program__body\">\r\n    <div class=\"sc-card-program__row clearfix\">\r\n      <div class=\"sc-card-program__col-logo\">\r\n        <img decoding=\"async\" class=\"sc-card-program__img\" src=\"https:\/\/images.sftcdn.net\/images\/t_app-icon-m\/p\/5b632178-51a9-11e7-abbd-e84135ddb12b\/9042986\/aws-console-logo\" alt=\"Consola de AWS\" width=\"100px\" height=\"100px\">\r\n      <\/div>\r\n      <div class=\"sc-card-program__col-title\">\r\n        <span class=\"sc-card-program__title\">Consola de AWS<\/span>\r\n        <a class=\"sc-card-program__button sc-card-program-internal\" href=\"https:\/\/aws-console.softonic.com\/android\" target=\"_self\" rel=\"noopener noreferrer\">Download<\/a>\r\n      <\/div>\r\n      <div class=\"sc-card-program__col-rating\">\r\n        <svg class=\"rating-score__content\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" version=\"1.1\" x=\"0\" y=\"0\" viewbox=\"0 0 50 50\" enable-background=\"new 0 0 50 50\" xml:space=\"preserve\"><path class=\"rating-score__background rating-score--good\" fill=\"none\" stroke-width=\"6\" stroke-miterlimit=\"10\" d=\"M40 40c8.3-8.3 8.3-21.7 0-30s-21.7-8.3-30 0 -8.3 21.7 0 30\"><\/path><path class=\"rating-score__value rating-score__value--0\" fill=\"none\" stroke-width=\"6\" stroke-dashoffset=\"0\" stroke-miterlimit=\"10\" d=\"M40 40c8.3-8.3 8.3-21.7 0-30s-21.7-8.3-30 0 -8.3 21.7 0 30\"><\/path><text class=\"rating-score__number\" content=\"\" text-anchor=\"middle\" transform=\"matrix(1 0 0 1 25 31.0837)\" data-auto=\"app-user-score\"><\/text><\/svg>\r\n      <\/div>\r\n    <\/div>\r\n    <div class=\"sc-card-program__row\">\r\n      <span class=\"sc-card-program__description\"><\/span>\r\n    <\/div>\r\n    <div class=\"sc-card-program__row\">\r\n      <img decoding=\"async\" class=\"sc-card-program__bigpic\" src=\"\" onerror=\"this.style.display='none'\">\r\n    <\/div>\r\n    <a class=\"sc-card-program__link track-link sc-card-program-internal\" href=\"https:\/\/aws-console.softonic.com\/android\" target=\"_self\" rel=\"noopener noreferrer\"><\/a>\r\n  <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante la fase de vista previa, AWS solo cobrar\u00e1 por la inferencia de modelos utilizada durante la evaluaci\u00f3n, lo que hace que el servicio de evaluaci\u00f3n sea accesible. Esta acci\u00f3n refleja el compromiso de Amazon de facilitar pr\u00e1cticas de inteligencia artificial responsables y efectivas, proporcionando una soluci\u00f3n personalizada para que las empresas midan el impacto de los modelos en sus proyectos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esencia, la Evaluaci\u00f3n de Modelos Bedrock de Amazon aborda el desaf\u00edo continuo de seleccionar los modelos de inteligencia artificial adecuados al ofrecer evaluaciones tanto automatizadas como dirigidas por humanos. Esta iniciativa se alinea con el compromiso de Amazon de empoderar a los desarrolladores y fomentar pr\u00e1cticas de inteligencia artificial responsables en el r\u00e1pido y cambiante panorama de la inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Amazon est\u00e1 presentando una herramienta innovadora, Model Evaluation on Bedrock, con el objetivo de transformar el proceso de evaluaci\u00f3n para modelos de inteligencia artificial. 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