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Summary

Este video explora los avances más recientes en el mundo de los modelos de lenguaje, centrándose en tres conceptos clave: multimodalidad, agentes y llamadas a funciones. La multimodalidad permite que los modelos interactúen a través de texto, imágenes, voz y video, mientras que los agentes representan sistemas autónomos que ejecutan tareas conectando modelos de lenguaje con herramientas externas. Además, se discute la visión futura de un 'Sistema Operativo de Modelos de Lenguaje', donde los LLMs centralizan la automatización, combinando memoria, agentes y herramientas para lograr tareas complejas. El contenido ofrece una visión profunda sobre cómo los agentes están revolucionando la automatización y el futuro de los LLMs.

Takeaways

• 😀 La multimodalidad es una tendencia clave, lo que significa interactuar con modelos de lenguaje (LLM) mediante texto, imágenes, voz y videos, ofreciendo respuestas en diferentes formatos.
• 😀 El concepto de 'Function Calling' se refiere a estructurar la salida de un LLM en un formato específico, como JSON, que puede activar herramientas externas, aunque el nombre es algo confuso.
• 😀 'Agents' o agentes son LLMs conectados a herramientas y con un propósito definido. Su objetivo es ejecutar acciones, como reservar un boleto o resumir información, a través de tareas automatizadas.
• 😀 La conexión de LLMs con herramientas a través de agentes está considerada como la próxima gran frontera en la evolución de la inteligencia artificial.
• 😀 El concepto de 'LLM OS' (sistema operativo basado en LLM) propone un sistema centralizado con memoria a corto y largo plazo, agentes, y herramientas externas, que ejecuta tareas automáticas a través de entradas específicas.
• 😀 'RAG' (Recuperación-Generación) se usa para almacenar y recuperar información, lo que ayuda a los LLMs a obtener información actualizada para tareas que requieren datos cambiantes como el mercado de valores.
• 😀 Los 'agents' permiten ejecutar tareas complejas, como organizar la información, tomar decisiones y coordinar acciones entre varios LLMs, llevando la inteligencia artificial a nuevas aplicaciones.
• 😀 La tendencia de los agentes está influenciada por ejemplos como Baby AGI, que define un conjunto de herramientas y objetivos para cada agente, mejorando la eficiencia en la ejecución de tareas.
• 😀 La visión del LLM OS busca integrar capacidades de procesamiento multimodal, memoria a largo plazo y la ejecución autónoma de tareas en un sistema cohesivo y operativo.
• 😀 Las empresas como Google y OpenAI están desarrollando sus propios agentes, mientras que los marcos de agentes como Crew AI y LGraph facilitan la creación y gestión de estos sistemas automatizados.
• 😀 El futuro de los LLMs parece orientado hacia un sistema donde los agentes, herramientas y la memoria se integren para crear un sistema operativo de inteligencia artificial completamente funcional.

Q & A

¿Qué significa multimodalidad en el contexto de los LLMs?

La multimodalidad significa que los LLMs no solo pueden interactuar mediante texto, sino también con imágenes, videos, y voz. Esto expande las capacidades de interacción y permite realizar tareas más variadas, como responder preguntas con imágenes o recibir comandos en forma de voz.

¿Qué son los agentes en el contexto de los LLMs?

Los agentes son LLMs conectados a herramientas y diseñados para cumplir un propósito o tarea. No solo proporcionan respuestas en texto, sino que también pueden ejecutar acciones, como reservar boletos o crear publicaciones de blog, facilitando la automatización de tareas.

¿Qué es el concepto de 'Function Calling' y cómo se aplica a los LLMs?

El 'Function Calling' es un proceso donde se guía a un LLM para que devuelva una respuesta estructurada, generalmente en formato JSON, que luego puede usarse para llamar a funciones externas o APIs. Este proceso ayuda a integrar LLMs con herramientas y sistemas externos.

¿Cuál es la diferencia entre los agentes y un LLM tradicional?

La diferencia principal es que los agentes no solo generan respuestas en texto, sino que pueden ejecutar acciones basadas en esos textos. Los LLM tradicionales simplemente procesan y generan texto, mientras que los agentes están diseñados para realizar tareas específicas o alcanzar objetivos.

¿Qué es el LLM OS y cuál es su propósito?

LLM OS (Sistema Operativo de LLM) es una visión futura donde los LLMs se sitúan en el centro de un sistema operativo, integrando memoria a corto y largo plazo, herramientas, agentes y dispositivos periféricos como audio y video. Su propósito es crear un sistema altamente interactivo y automatizado centrado en la inteligencia artificial.

¿Cuáles son las componentes principales de un LLM OS?

Un LLM OS integraría varias componentes: memoria a corto plazo (contexto), memoria a largo plazo (usando RAG), agentes (con herramientas y objetivos), y conexión a internet para interactuar con otros sistemas. Esto permitiría un sistema operativo completamente funcional basado en LLMs.

¿Por qué se menciona que los agentes son la próxima frontera de la IA?

Se menciona que los agentes son la próxima frontera de la IA porque representan un avance hacia la automatización avanzada, donde los LLMs no solo responden preguntas, sino que toman acciones. Esto abriría nuevas posibilidades para tareas como la automatización del flujo de trabajo y la interacción con sistemas más complejos.

¿Qué es Baby AGI y cómo se relaciona con los agentes?

Baby AGI es un marco de trabajo que introdujo el concepto de agentes hace más de un año. Utiliza una estructura de tareas, herramientas y objetivos que los agentes pueden ejecutar. Este sistema sentó las bases de lo que ahora entendemos como agentes en IA, donde la inteligencia artificial puede tomar decisiones autónomas y ejecutar acciones.

¿Qué desafíos enfrenta el desarrollo de un LLM OS?

El desarrollo de un LLM OS enfrenta desafíos técnicos, como la integración de diversos componentes como memoria a largo plazo, agentes, y herramientas de forma fluida y efectiva. Además, todavía no se ha alcanzado un nivel de conciencia o capacidad de ejecución de acciones complejas, lo que limita la implementación de un LLM OS completo.

¿Cómo se prevé que evolucionen los agentes en el futuro cercano?

Se prevé que los agentes evolucionen para integrar más herramientas y tener mayores capacidades de autonomía. A medida que se avanza en la integración de LLMs con herramientas externas y la mejora de su capacidad para ejecutar acciones más complejas, los agentes jugarán un papel crucial en la automatización y la mejora de procesos en diversas industrias.