Categoría: Docencia

Reto21dias.IA generativa. Resumen día 4

En mi cuarto día trabajando en el reto de inteligencia artificial generativa, he descubierto que es posible utilizar rutas en el contexto cuando uso Claude como motor de búsqueda. Aunque el proceso es lento, funciona eficientemente.

He profundizado en mi conocimiento de Azure, una herramienta de inteligencia artificial. Revisé la información en la página principal de Azure y confirmé que me permite acceder a la API de OpenAI. Además, creo que Azure puede admitir «embeddings», lo que es relevante para mis casos de uso.

Me he centrado en entender los precios en Azure para la opción más cara: 1000 tokens para el GPT4-32K. Había cierta confusión sobre lo que constituye un token y cuánto texto equivale a un token. Sin embargo, después de peguntar a a GPT4, pude interpretar la tabla de precios de Azure con más claridad. Descubrí que los precios varían dependiendo de los tokens enviados y recibidos.

Como parte de este aprendizaje, me registré en el servicio de OpenAI para poder programar las APIs directamente. Este proceso de registro, que incluyó configurar una cuenta de Azure con Office 365, fue un poco complejo y requirió alrededor de dos horas de trabajo.

Finalmente, estoy esperando confirmación de mi registro en OpenAI Service. El mensaje de bienvenida contiene suficiente material como para mantenerme ocupado durante dos días más.

#Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias SIMIO. Resumen del día 3

Durante el tercer día de mi desafío de Simio, confieso que el progreso ha sido un poco caótico. En lugar de seguir mi plan original de continuar con el segundo capítulo del libro de referencia, me encontré explorando el sitio web de Simio, buscando materiales y recursos que pudiesen complementar mi aprendizaje.

Durante esta búsqueda, descubrí que los desarrolladores de Simio ofrecen un curso en línea gratuito. Aunque la duración exacta del curso no está clara y parece estar estructurado para ser completado en 15 semanas. Los contenidos fundamentales del curso son una serie de videos, similares a los que se ven en la imagen de pantalla. Lamentablemente, los videos no están alojados en un canal o lista de YouTube. Están vinculados al libro oficial de Simio (Simio and Simulation – Modeling, Analysis, Applications 6th Edition By Jeffrey S. Smith and David T. Sturrock), que es diferente al que yo estoy utilizando. Este libro oficial se puede consultar de forma gratuita en el sitio web de Simio (https://textbook.simio.com/).

El curso consta de aproximadamente 100 videos, cada uno de ellos con una duración de entre 5 y 15 minutos. Estimo que ver todos estos videos requeriría unas 20 a 30 horas de trabajo. Además de los videos, el curso incluye pruebas y actividades. Sin embargo, he notado que las pruebas no funcionan demasiado bien en la plataforma y los archivos PDF que explican las actividades no se descargan correctamente.

A pesar de estos problemas, creo que los videos del curso pueden ser un recurso valioso para complementar mi estudio del libro. Por ahora, he decidido continuar con el libro que estaba utilizando y dejar el curso en línea como una tarea pendiente. Si tengo tiempo y me siento motivado después de completar el libro, puedo considerar el curso. De lo contrario, se quedará como un recurso potencial para explorar en el futuro.
#Reto21dias #SIMIO

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Reto21dias SIMIO. Resumen del día 2

Durante el segundo día de mi desafío de 21 días con Simio, he estado leyendo las páginas 1 a 20 del libro de Joines y Roberts (2015), que servirá como mi principal referencia a lo largo de este desafío. Mi intención es seguir este libro de principio a fin, realizando los ejercicios propuestos para familiarizarme con los conceptos y técnicas que introduce. Sin embargo, estoy dispuesto a buscar y añadir otras referencias si en algún momento siento que el contenido del libro no se alinea con mis intereses o necesidades.

Dos aspectos de Simio me han llamado la atención durante esta lectura. En primer lugar, me sorprendió descubrir que Simio puede simular no solo eventos discretos y agentes, lo cual ya sabía, sino también procesos continuos. Aunque los proyectos con los que suelo trabajar suelen involucrar procesos discretos, esta capacidad de Simio de simular procesos continuos podría resultar útil en el futuro.

El segundo aspecto que captó mi atención fue un indicador llamado «Half-Width» en los informes de Simio. No estaba seguro de qué representaba este indicador, ya que esperaba encontrar un intervalo de confianza del 95%. El intervalo de confianza se calcula sumando y restando el valor de «Half-Width» a la media. Ahora entiendo que «Half-Width» es la forma en que Simio presenta el intervalo de confianza en sus informes estándar.

Durante esta lectura, también tuve dificultades para comprender las diferencias y ejemplos entre las «Time Persistent Statistics» y las «Observation Based Statistics». Aunque realicé los ejercicios propuestos y busqué información adicional en ChatsGPT4, no estoy completamente seguro de si los ejemplos que propuse son adecuados. La información proporcionada por ChatsGPT4 me ayudó a entender mejor estos conceptos, pero aún no estoy seguro de si su propuesta coincide con la de los profesionales que usan Simio para modelar procesos. Si estos conceptos no se mencionan en los próximos capítulos, probablemente no sean cruciales. Y si aparecen de nuevo cuando intente calcular ciertos indicadores, estoy seguro de que aprenderé más sobre sus características, limitaciones y métodos de cálculo, lo que me ayudará a entender plenamente las diferencias entre estos dos tipos de estadísticas.
#Reto21dias #SIMIO

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Reto21Dias IA generativa. Resumen día 3

En el tercer día de mi desafío con la inteligencia artificial generativa, he pasado de la lectura a la acción, y he comenzado a experimentar con la creación de bots personales a través de la plataforma POE. Mi objetivo es crear soluciones que respondan a los dos casos de uso específicos que me planteé.

La creación de estos bots no requiere programación en el sentido tradicional. En lugar de eso, se basa en el establecimiento de un ‘prompt’ que el sistema recuerda cada vez que interactúa con el bot. Sin embargo, aún no estoy seguro de si es posible alimentar estos bots con textos, PDFs o páginas web personales, ya que la documentación no especifica cómo hacerlo. He contactado con los desarrolladores de la plataforma para obtener más claridad sobre esto.

He encontrado información útil en developer.poe.com, aunque llegar a esa fuente de información no fue tan sencillo como esperaba inicialmente. También encontré también un blog útil que explicaba varios aspectos de la creación de bots.

Mis experimentos se centraron en dos áreas: las respuestas contextualizadas por un ‘prompt’ y la clasificación. En el primer caso, comparé las respuestas de mi bot personal con las del bot genérico. Encontré que mi bot proporcionaba respuestas ligeramente más específicas, aunque aún necesito realizar más pruebas para confirmar esto.

En el segundo caso, utilicé el ‘prompt’ para guiar la clasificación de texto del bot. Alimenté al bot con un texto y me devolvió una tabla con la clasificación. Probé esto a pequeña escala con 50 resúmenes que había clasificado manualmente y encontré que el bot replicaba de manera razonable mi clasificación. Me gustó que el bot no solo clasificara el texto, sino que también proporcionara una explicación de sus decisiones si se lo pedía.

Comparé los resultados obtenidos con chat GPT-4 y Claude, ajustando la ‘temperatura’ en ambos casos. Encontré que chat GPT-4 parecía funcionar mejor, aunque esto puede deberse a diferencias en la forma en que cada plataforma interpreta la ‘temperatura’. Además, chat GPT-4 presenta los resultados en forma de tabla, que es más fácil de leer que la presentación separada por tabuladores de Claude.

En el futuro, planeo repetir estos experimentos con un mayor número de casos y comparar los resultados de ambas plataformas. También me interesa explorar las capacidades de Azure y planeo tomar algunos cursos de Microsoft para familiarizarme más con esta plataforma. Mientras tanto, continuaré perfeccionando mis prototipos y experimentando con ellos para ver cómo se desempeñan en diferentes situaciones.
#Reto21dias #IAgenerativa

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Como evaluar en la universidad en la época del chargpt (IA generativa)

En las VI Jornadas FOLTE. La universidad de hoy: una visión integrada de la tecnología y la pedagogía celebradas el 6 de julio de 2023 había una ponencia que me interesaba especialmente: Artificial Intelligence for Assessment. Hoy la he visto en YOUTUBE.

En la parte de exposición no he encontrado nada que me sorprenda (es cierto que llevo como 2 años intensos trabajando sobre el uso de IA en aprendizaje y muchos más reflexionando sobre pedagogía universitaria y es difícil sorprenderme, aunque hay personas como Javier Paricio que suelen hacerlo con frecuencia).

En la ronda de preguntas, alguien quería saber «¿cómo hay que evaluar ahora?» La respuesta que dio la ponente fue más allá y no solo habló de cómo evaluar, sino de cómo usar el tiempo de clase, ahora que la IA generativa se ha popularizado (puedes verlo a partir de este momento de la presentación). Resulta que es exactamente como yo imparto mis clases desde 2003.

Por un lado, me tranquiliza (no tengo una urgencia rabiosa por actualizar mi docencia para el curso que viene). Por otro, me cuestiona mi labor como divulgador científico que ha dedicado una parte importante de su carrera a reflexionar sobre el papel del profesorado en el aprendizaje universitario. Creo que no he tenido nada de éxito en este campo. Ni siquiera en mi entorno inmediato (la UPV) parece haber calado este mensaje y desde luego en la universidad española no ha calado nada (y por eso ahora hay tanta gente «nerviosa» por la que se nos viene encima).

En fin, supongo que ahora me toca cambiar y empezar a usar un método, que sea el que lo pete dentro de 30 años (o si no, la próxima ola sí que me arrastrará a mi).

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Reto21dias SIMIO. Resumen del dia 1

En mi primer día abordando este reto, dediqué tiempo a definir el caso de uso y a profundizar en mi entendimiento de Simio a través de una guía para principiantes disponible en su página web. Estos son los puntos clave que pude resumir de mi estudio y las metas que me he trazado para las próximas semanas. En esencia, trabajar con Simio implica modelar el flujo de ‘entidades’, un término que se utiliza dentro del contexto de Simio para referirse a cualquier objeto que se mueve dentro de un sistema, ya sea un paciente, un usuario, una pieza o un ítem. Este movimiento está limitado por los ‘recursos’, que pueden ser máquinas, puntos de atención al cliente, puntos de control, caminos, rutas, distancias, o incluso profesionales que te atienden en un proceso. La lectura también destacó los beneficios y usos de la simulación de eventos discretos. Entre estos, destacan la posibilidad de llevar a cabo pruebas en un entorno controlado sin afectar el entorno real, la capacidad de visualizar las cosas y usar estas visualizaciones como herramientas de comunicación, y la utilidad para la mejora continua de procesos. Un punto crítico que se mencionó es que cuanto más complejo se vuelve un sistema, menos intuitivo es comprender cómo funciona. Cambiar pequeñas cosas puede tener un impacto significativo, a veces de maneras que podrían no ser evidentes inicialmente. Por ejemplo, la inclusión de variabilidad o elementos aleatorios puede generar cambios drásticos en determinados indicadores, como el tiempo de espera. Además de leer y aprender, también creé mi primer modelo en Simio, que incorpora dos eventos aleatorios: el tiempo entre llegadas y los tiempos de atención. Mis metas para los próximos 21 días incluyen aprender a almacenar los valores de las distribuciones como parámetros, lo que permitiría crear experimentos de manera más fácil, sin tener que cambiar el modelo. También me gustaría aprender a guardar en una variable los resultados que me interesan, que no son necesariamente los que aparecen en los informes estándar de Simio. Además, deseo poder mostrar estas variables de resultado en una gráfica, para ver cómo evolucionan a lo largo del tiempo. Finalmente, me gustaría personalizar la apariencia de las entidades o recursos utilizando iconos 3D.

#Reto21dias #SIMIO

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Reto21dias SIMIO. Descripción del objetivo

Durante los próximos 21 días, me embarcaré en un reto que consiste en dedicar 21 horas a explorar y entender el uso de Simio, una herramienta de software de simulación para desarrollar gemelos digitales. Mis metas para este periodo son principalmente aprender a utilizar Simio, una herramienta de simulación de eventos discretos, y crear tres laboratorios virtuales que simulan un proceso con eventos discretos. Mi plan consiste en replicar el mismo proceso de simulación utilizando tres herramientas diferentes: Simio, R y Python. Con las bibliotecas disponibles para R y Python, busco analizar y comparar las ventajas y desventajas de cada herramienta. Una limitación clave que enfrento es la falta de una necesidad específica para simular un proyecto o proceso en particular. Aunque esto me proporciona cierto grado de libertad, también reduce mi compromiso con el proyecto. Anticipo que las 21 horas que tengo planeado dedicar a este reto, posiblemente solo me permitirán completar la parte relativa a Simio. Sin embargo, esto es algo que se confirmará con el tiempo.

#Reto21dias #SIMIO

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Reto21Dias IA generativa. Resumen dia 2

En el segundo día, continué trabajando en los casos de uso que había planteado en el primer día. Comparé mis casos de uso con los presentados en la charla del Microsoft Innovation Summit el 5 de julio. Durante este proceso, revisé mis notas y encontré similitudes y diferencias respecto a lo que se había discutido en la conferencia.

Los casos de uso que planteé se centran en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial (AI) para realizar múltiples tareas, sin necesidad de alterar el entrenamiento del motor de lenguaje natural. Durante la conferencia, se expusieron varios ejemplos de aplicaciones de AI que siguen un esquema similar. Entre ellos, el Copilot de Microsoft, que permite la creación de texto basado en un contexto determinado, o la creación de ofertas para clientes basadas en un catálogo de productos y un roadmap empresarial.
Estos ejemplos, y otros similares, demuestran que la IA generativa basada en texto puede desempeñar diversas funciones, muchas de las cuales se alinean con los casos de uso que planteé.
Entre los ejemplos que se mostraron durante la conferencia, destaco lo siguientes:
Repsol ha desarrollado un bot de gestión documental que encuentra respuestas en una base de conocimientos compuesta por documentos en Word y PDF.
Técnicas Reunidas ha desarrollado una plataforma que le permite encontrar el documento relevante a una pregunta y luego proporcionar información relevante dentro de ese documento.
Además, durante la conferencia se mostraron ejemplos de clasificación de texto basados en características o temas específicos, una tarea que también forma parte de mis casos de uso. Un ejemplo de National Netherlands involucra la transcripción automática de llamadas de teléfono y la clasificación automática de correos electrónicos.
En resumen, mi segundo día de trabajo me permitió confirmar que los casos de uso que planteé son viables, ya que existen ejemplos de empresas que están implementando estrategias similares. Sin embargo, una pregunta que aún queda por responder es cuánto costaría desarrollar estas soluciones, teniendo en cuenta que los proyectos que se mostraron durante la conferencia fueron realizados con la ayuda de consultoras, que suelen tener precios elevados.
A pesar de algunas dificultades, como no poder registrarme exitosamente en Azure, estoy satisfecho con el progreso que logré durante el segundo día. En los días siguientes, planeo continuar investigando y profundizando en los temas que identifiqué durante este día.

#Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias IA generativa. Descripción de casos de uso

Os presento un proyecto de 21 horas en 21 días para explorar cómo funciona la inteligencia artificial generativa utilizando modelos de lenguaje. Voy a probar varios casos de uso utilizando plataformas como Chat GPT, Claude, y Llama, dentro del contexto de poe.com.

El primer caso de uso es alimentar un chat con un contexto dado y poder interrogar al bot dentro de ese contexto. Voy a probar diferentes tipos de documentos para ver cuánto contexto puede manejar cada plataforma.

El segundo caso de uso es clasificar documentos en diferentes tipos utilizando el modelo de lenguaje natural por defecto de la plataforma. Quiero probar cuántos textos son necesarios para alimentar el contexto para que la clasificación sea fiable y si es posible obtener la probabilidad de pertenencia a cada uno de los tipos. Una variante de este caso es identificar los criterios que diferencian un tipo de otro utilizando un conjunto de documentos y que sea la plataforma la que los identifique en función de los temas que tocan esos documentos. La salida esperada es la probabilidad de que un nuevo texto sea de un tipo u otro (por ejemplo, interesa o no interesa).

Por último, quiero comparar cómo funciona Chat GPT4 respecto a Poe.com a la hora de resolver estos casos de uso y ver cuál de las dos plataformas encaja mejor.

En el futuro, fuera de este reto de 21 horas, quiero programar directamente con Python utilizando las APIs de Chat GPT o de Anthropic (Claude) directamente para pasarle los parámetros y que sean procesados.

#Reto21dias  #IAgenerativa

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How to biblioteca UPV encontrar libros de un departamento

No resulta evidente como localizar En Polibuscador los fondos que forman parte de la colección de un Departamento. Te explico cómo hacerlo en esta entrada. Abrimos Polibuscador: https://polibuscador.upv.es/ , en la caja de búsqueda hay que poner un asterisco: *, para que busque todos los libros (si sabes el tema o titulo aproximado puedes usar la busqueda más orientada).

Después, desde los filtros de la derecha, en la pestaña “Biblioteca” es posible seleccionar departamentos (además de Bibliotecas). Es decir los libros de un departamento se consideran una «biblioteca» departamental.

Por ejemplo, para localizar los del Dpto. Organización de empresas serían: https://acortar.link/gvNSdo

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