NotebookLM (Google NotebookLM)

NotebookLM (Google NotebookLM) es una herramienta en línea de investigación. Desarrollada por Google Labs, utiliza inteligencia artificial (IA), específicamente Google Gemini, para ayudar a los usuarios a interactuar con sus propios documentos (llamados fuentes). 

NotebookLM Puede generar resúmenes, explicaciones y respuestas basados en el contenido cargado por el usuario. Las respuestas generadas por NotebookLM pueden ser guardadas como notas que a su vez pueden formar parte de la misma fuente de datos. También incluye la opción "Resumen de audio", que resume los documentos en un formato conversacional, similar a un podcast.

¿Qué es la AI Engineering?

 La Ingeniería de Inteligencia Artificial (AI Engineering), es un campo emergente que combina los principios de ingeniería de software y ciencia de datos para desarrollar, implementar y mantener sistemas de inteligencia artificial. Se centra en crear soluciones que permitan a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones de manera autónoma o con mínima intervención humana.

Puntos clave:

1.- Desarrollo de modelos AI: Involucra la creación y entrenamiento de algoritmos y modelos de AI utilizando técnicas como machine learning y deep learning.

2.- Infraestructura y escalabilidad: Se enfoca en construir la infraestructura necesaria para que los modelos AI puedan ser desplegados y operando a gran escala.

3.- Seguridad y ética: Asegura que los sistemas AI sean seguros, responsables y éticos, minimizando el sesgo y protegiendo los datos sensibles.

4.- Integración de sistemas: Hace que los modelos de AI trabajen junto con otros sistemas de software, asegurando una interacción fluida entre componentes.

AI Engineering es una combinación multidisciplinaria que busca transformar datos en acciones útiles mediante el uso de tecnología avanzada.

¿Qué es la Optimización de Inferencia LLM?

La optimización de inferencia tiene como objetivo mejorar la velocidad, la eficiencia y la utilización de recursos de los LLM (modelos de lenguaje grandes) sin comprometer el rendimiento. Esto es fundamental para implementar LLM en aplicaciones del mundo real donde la baja latencia y el alto rendimiento son esenciales para una experiencia de usuario fluida.

¿Qué es un perfil técnico científico?

Un técnico científico es un profesional que combina conocimientos teóricos y habilidades prácticas para trabajar en campos científicos y tecnológicos.

Se caracteriza por:

1. Combinar habilidades científicas y técnicas para resolver problemas en un área específica.
2. Trabajar en laboratorios, universidades, centros de investigación o empresas de tecnología. 
3. Realizar experimentos y pruebas.
4. Analizar datos y recopilar muestras.
5. Registrar observaciones y hacer cálculos.
6. Desarrollar programas informáticos.
7. Realizar encuestas estadísticas.
8. Apoyar a los científicos en sus investigaciones y en analizar sus resultados.

Algunas de las habilidades que se requieren para un perfil técnico científico son: 

• Capacidad de resolución de problemas y pensamiento crítico
• Interés por el aprendizaje continuo y la actualización de conocimientos
• Orientación empírica
• Participación en proyectos de investigación o colaboración con equipos multidisciplinarios
• Conocimiento de métodos y técnicas de análisis de datos
• Capacidad para interpretar y analizar resultados experimentales
• Habilidades de comunicación para presentar resultados
• Creatividad
• Compromiso
• Atención al detalle y precisión en tareas técnicas específicas
• Desarrollo de nuevos productos
• Adaptabilidad para trabajar con nuevas tecnologías y metodologías
• Mantenerse actualizado con los avances tecnológicos y científicos

Espero que esta información les sea útil.

¿Cuáles son los requerimientos para usar un LLM (modelo de lenguaje grande) de manera local?

Para usar un LLM de forma local, necesitas cumplir con ciertos requisitos de hardware y software:

- Procesador: Un procesador potente, preferiblemente con múltiples núcleos (como un Intel i7 o i9, o un AMD Ryzen 7 o 9).

- Memoria RAM: Al menos 32 GB de RAM, aunque 64 GB o más es ideal debido al tamaño de los modelos.

- Disco Duro: Un disco duro SSD con suficiente espacio, preferiblemente de al menos 1 TB, ya que los modelos pueden ocupar decenas de gigabytes.

- Tarjeta Gráfica: Una tarjeta gráfica dedicada (GPU) con al menos 8 GB de VRAM, como una NVIDIA RTX 3060 o superior.

- Sistema Operativo: Windows, macOS o Linux.

- Frameworks y Herramientas: Dependiendo del modelo que quieras usar, necesitarás instalar ciertos frameworks y herramientas como TensorFlow, PyTorch, o Hugging Face Transformers.

- Software Específico: Programas como Ollama, LM Studio, GPT4All, Jan, llama.cpp, llamafile, o NextChat pueden facilitar la instalación y ejecución de LLMs locales.

Pasos Generales:

1.- Descargar el Modelo: Obtén el modelo que deseas usar desde una fuente confiable como Hugging Face.

2.- Instalar las Herramientas Necesarias: Instala el software y frameworks necesarios para ejecutar el modelo elegido.

3.- Configurar el Entorno: Configura tu entorno de desarrollo y asegúrate de que todo esté correctamente instalado y configurado.

4.- Ejecutar el Modelo: Utiliza comandos específicos en la terminal para iniciar el modelo y comenzar a usarlo.

Buena suerte.