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Cecilia GarraffoJuan Carlos GilGastón GiribetFrancis VillatoroBorja Tosarcontexto en prompts modelos lenguajeentrenamiento modifica pesos modelosdatos como contexto promptmodelo genera contexto para otro modeloartículo aprovecha modelos entrenados con imágenespesos del modelo ya vienen dadoscecilía garraffo no alimenta datos estructuradosCecilia GarraffoChatGPTJuan Carlos GilFrancis VillatoroGemini 2.5CLIP
Pesos del modelo ya vienen dados
Ep530: Estalagmitas; Deepmind; Entrelazamiento y Gravedad; Gravitones; Halloween
30 de octubre de 20253 momentos
Con
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Cecilia Garraffo explica la diferencia entre entrenar modelos y proporcionarles contexto, destacando su preferencia por no alimentar modelos de lenguaje con datos estructurados.
…a un modelo de lenguaje con contexto, funciona mejor. ¿Qué diferencia hay entre contexto y educar? Si yo quiero una definición, ¿qué es dar contexto? Darle un, lo que se llama prompts es cuando uno le pide algo al chat chipiti, le da como información. Si vos le das contexto, a lo que uno se refiere en general es que le estás dando en el mismo prompt cuando le preguntas algo o cuando le das los datos; le estás diciendo que estos datos son bla bla bla bla y le hablas del contexto en general. Sin embargo, el entrenamiento modifica los pesos, el disparo de las neuronas Claro, en este caso no estamos entrenando, estamos solamente dándole contexto, de hecho encontramos que cuando puedes también armar un modelo que hace, que genera el contexto para darle a este otro modelo Y el artículo, claro, se aprovecha de que utiliza grandes modelos que ya han sido entrenados con mi multitud de imágenes, eso es lo que te ahorras, los pesos, el modelo ya viene dado y tú ahora con contexto, sí, todavía con esto porque a mí me parece, no sé, un gusto personal es, no me gusta para nada dar datos en forma a un modelo de lenguaje porque no es pensando, capaz que esto nos lleva quizás a algo un poco Más filosófico, por suerte hay un filósofo en la sala, que es: pensamos, ¿cómo pensamos nosotros? En texto, en matemática. Yo siempre pensé: ok, hagamos un modelo matemático que use física y matemática para analizar los datos y después conectémoslo con un…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo explica un avance importante en inteligencia artificial: la conexión de tecnologías que permiten entender una modalidad (como lenguaje) a partir de otra (como imágenes), lo que posibilita el uso de modelos como DALL-E y la integración de imágenes en ChatGPT.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #15modelos clip lenguaje e imágenesdalí texto imagenchatgpt español acepta imágenesmodelos lenguaje multimodal…de difusión, que no son de difusión como en física, pero viene de ahí la palabra; que uno puede generar imágenes muy realistas, son muy difíciles distinguir de las imágenes reales. Entonces, en estas dos áreas la inteligencia artificial avanzó un montón. Y después hubo otro avance importante, otro como paso grande, que fue conectar estas dos tecnologías, ¿no? Hacer modelos que se llaman de tipo clip, que quiere decir, podemos dado alguna modalidad entender la otra o predecir la otra entre lenguaje e imágenes Eso es lo que nos permite usar modelos como Dalí y decir en texto qué imagen queremos Y ahora los modelos de lenguaje como ChatGPT, o ChatGPT en español se dice, aceptan imágenes también Entonces ahora están comunicados los dos modelos y a eso se refiere uno cuando dice multimodal, por ejemplo, modelo multimodal Ahora, la inteligencia artificial avanzó un montón, pero por otro lado, para aplicaciones científicas no fue en general muy útil Estos modelos que usamos todos los días no son lo más útil para ciencia por muchas razones que es lo que hizo que yo me dedicara a esto…
Cecilia Garraffo explica la diferencia entre entrenar modelos y proporcionarles contexto, destacando su preferencia por no alimentar modelos de lenguaje con datos estructurados.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1contexto en prompts modelos lenguajeentrenamiento modifica pesos modelosdatos como contexto promptmodelo genera contexto para otro modeloartículo aprovecha modelos entrenados con imágenespesos del modelo ya vienen dadoscecilía garraffo no alimenta datos estructurados…a un modelo de lenguaje con contexto, funciona mejor. ¿Qué diferencia hay entre contexto y educar? Si yo quiero una definición, ¿qué es dar contexto? Darle un, lo que se llama prompts es cuando uno le pide algo al chat chipiti, le da como información. Si vos le das contexto, a lo que uno se refiere en general es que le estás dando en el mismo prompt cuando le preguntas algo o cuando le das los datos; le estás diciendo que estos datos son bla bla bla bla y le hablas del contexto en general. Sin embargo, el entrenamiento modifica los pesos, el disparo de las neuronas Claro, en este caso no estamos entrenando, estamos solamente dándole contexto, de hecho encontramos que cuando puedes también armar un modelo que hace, que genera el contexto para darle a este otro modelo Y el artículo, claro, se aprovecha de que utiliza grandes modelos que ya han sido entrenados con mi multitud de imágenes, eso es lo que te ahorras, los pesos, el modelo ya viene dado y tú ahora con contexto, sí, todavía con esto porque a mí me parece, no sé, un gusto personal es, no me gusta para nada dar datos en forma a un modelo de lenguaje porque no es pensando, capaz que esto nos lleva quizás a algo un poco Más filosófico, por suerte hay un filósofo en la sala, que es: pensamos, ¿cómo pensamos nosotros? En texto, en matemática. Yo siempre pensé: ok, hagamos un modelo matemático que use física y matemática para analizar los datos y después conectémoslo con un…
Francis Villatoro comenta la capacidad de modelos grandes de lenguaje como Gemini 2.5 para procesar información científica novedosa, a pesar de que esta no se encuentre en su conjunto de entrenamiento.
Habla: Francis VillatoroPalabras #7gemini 2 5 procesa información científicaastrofísica en modelos grandes lenguajeconocimiento astrofísico libros gemini 2 5…de... Yo no lo veo como algo tan extraño que los modelos, los grandes modelos de lenguaje, estos como el Gemini 2.5, no sé cuántos parámetros tiene, pero tiene que ser una barbaridad, una billonada, puedan con información que a priori nunca han visto sobre Todo porque es información científica novedosa que se acaba de publicar y con seguridad no está en el conjunto de entrenamiento. Pero a pesar de ello, este modelo de lenguaje probablemente ha recibido cantidad de libros de astrofísica y conoce una serie de cosas de astrofísica que probablemente la mayoría de los que estamos aquí no tenemos ni idea. Lo más Divertido del artículo en mi opinión es que se generan estas imágenes en falso color, porque es lo que el modelo multimodal ha sido entrenado: RGB a partir de frecuencias de infrarrojo o lo que sea, combinando varias bandas y se le suplementa la pseudoimagen…