Ingeniería de IA

Creación de aplicaciones con modelos fundacionales

O’Reilly, 2025

15 دقيقة قراءة

8 الوجبات السريعة

الصوت والنص

ماذا يوجد بالداخل؟

Los modelos fundacionales son ampliamente aplicables y facilitan el desarrollo de productos de IA.

1×

تسجيل الدخول للاستماع إلى ملخص الصوت.

Clasificación editorial

في getAbstract، نقوم بتلخيص الكتب* التي تساعد الناس على فهم العالم وجعله أفضل. أي شيء نختاره لمكتبتنا يجب أن يتفوق في أحد هذين المعيارين الأساسيين:

تنويري – ستتعلم أشياء ستثري وتحسن قراراتك.

مفيد – ستحصل على نصائح عملية ستساعدك على التحسن في ما تفعله.

نقوم بتقييم كل محتوى على مقياس من 1-10 فيما يتعلق بهذين المعيارين الأساسيين. يساعدك تقييمنا في ترتيب العناوين في قائمة قراءتك من الجيد (5) إلى الرائع (10). الكتب التي نقيمها بأقل من 5 لن يتم تلخيصها. إليك ما تعنيه التقييمات:

10 – رائع. كتاب مفيد و/أو تنويري، بالإضافة إلى تلبية أعلى المعايير في جميع الجوانب ذات الصلة، يبرز حتى بين الأفضل. غالبًا ما يكون كلاسيكيًا فوريًا وضروريًا للجميع.
9 – ممتاز. كتاب مفيد و/أو تنويري يتميز بتوازن كبير، وله العديد من النقاط القوية ولا توجد عيوب تستحق الذكر.
8 – جيد جدًا. كتاب مفيد و/أو تنويري يحتوي على عدد كبير من الصفات البارزة دون التفوق في جميع الجوانب، مثل تقديم أحدث الاكتشافات في مجال موضوعي ويكتبه خبير مشهور ولكنه يفتقر قليلاً إلى الأسلوب.
7 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري يجمع بين قوتين أو أكثر من النقاط القوية الملحوظة، مثل احتوائه على أفكار جديدة بشكل غير معتاد وتقديمها بطريقة جذابة.
6 – ملحوظ. كتاب مفيد و/أو تنويري يبرز في جانب واحد على الأقل، مثل كونه منظمًا بشكل جيد بشكل خاص.
5 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري، على الرغم من عيوبه الواضحة. على سبيل المثال، قد يقدم نصائح جيدة في بعض المجالات بينما يكون متكررًا أو غير ملحوظ في أخرى.

*getAbstract يلخص أكثر بكثير من الكتب. نحن ننظر إلى كل نوع من المحتوى الذي قد يهم جمهورنا: الكتب، ولكن أيضًا المقالات، والتقارير، ومقاطع الفيديو، والبودكاست. ما نقوله هنا عن الكتب ينطبق على جميع الصيغ التي نغطيها.

Cualidades

Analítico
Científico
Aplicable

بينما يخبرك التقييم بمدى جودة الكتاب وفقًا لمعيارين أساسيين لدينا، فإنه لا يقول شيئًا عن ميزاته المحددة. لذلك، نستخدم مجموعة من 20 صفة لتوصيف كل كتاب بناءً على نقاط قوته:

قابل للتطبيق – ستحصل على نصائح يمكن تطبيقها مباشرة في مكان العمل أو في المواقف اليومية.
تحليلي – ستفهم الآليات الداخلية للموضوع.
خلفية – ستحصل على معرفة سياقية كإطار للعمل أو التحليل المستنير.
جريء – ستجد حججًا قد تخالف الآراء السائدة.
شامل – ستجد كل جانب من جوانب الموضوع مغطى.
أمثلة ملموسة – ستحصل على نصائح عملية موضحة بأمثلة من تطبيقات واقعية أو حكايات.
جدلي – ستواجه آراء مثيرة للجدل بشدة.
بليغ – ستستمتع بنص مكتوب أو مقدم ببراعة.
جذاب – ستقرأ أو تشاهد هذا حتى النهاية.
مفتوح للعين – ستُعرض عليك رؤى مفاجئة للغاية.
للمبتدئين – ستجد هذا مقدمة جيدة إذا كنت متعلمًا بقليل من الخبرة أو المعرفة السابقة.
للخبراء – ستحصل على المعرفة/التعليمات المتقدمة التي تحتاجها كخبير.
موضوع ساخن – ستجد نفسك في وسط قضية مثيرة للجدل بشدة.
مبتكر – يمكنك توقع بعض الأفكار والرؤى الجديدة حقًا حول المنتجات أو الاتجاهات الجديدة.
رؤية من الداخل – ستحظى بامتياز التعلم من شخص يعرف موضوعه بشكل كامل.
ملهم – سترغب في تطبيق ما قرأته فورًا.
نظرة عامة – ستحصل على معالجة شاملة للموضوع، تذكر جميع جوانبه الرئيسية.
علمي – ستحصل على حقائق وأرقام مستندة إلى بحث علمي.
رؤيوي – ستحصل على لمحة عن المستقبل وما قد يعنيه لك.
منظم جيدًا – ستجد هذا منظمًا بشكل خاص لدعم استقباله أو تطبيقه.

Reseña

Existen diversos modelos fundacionales de IA fácilmente disponibles que pueden aplicarse a innumerables usos. Estos modelos permiten crear productos de IA incluso a personas con relativamente pocos conocimientos técnicos o experiencia en IA. Este libro le ayudará a comprender la diferencia entre la ingeniería de IA y los modelos clásicos de aprendizaje automático, así como a desarrollar un modelo de IA y superar los retos que puedan surgir durante el proceso. Aprenda a adaptar un modelo a sus necesidades específicas y, en última instancia, a elegir el modelo que mejor se adapte a usted.

Resumen

La ingeniería de IA difiere de la ingeniería tradicional del aprendizaje automático.

Lo que distingue a la IA actual de sus versiones anteriores es su enorme escala. Aplicaciones como ChatGPT, Gemini de Google y Midjourney consumen cantidades significativas de electricidad y se entrenan con enormes cantidades de datos. La cantidad de datos disponibles públicamente para entrenarlos podría agotarse. Estos potentes modelos de IA pueden ejecutar innumerables aplicaciones, lo que aumenta su valor económico y, en última instancia, mejora la vida de las personas.

El entrenamiento de IA con modelos de lenguaje grandes (LLM) requiere enormes cantidades de datos y potencia de cómputo. Pocas empresas pueden satisfacer esta demanda. La diferencia entre los LLM actuales y los modelos anteriores es la autosupervisión: los algoritmos de los modelos más antiguos necesitaban datos etiquetados específicamente, lo que puede representar mucho tiempo y recursos. La supervisión consiste en etiquetar los datos con comportamientos y otras características que se desea que el modelo aprenda y que luego utilice para producir resultados. Una vez completado el entrenamiento, el...

Sobre el autor

Chip Huyen es escritor e informático y trabaja en la intersección entre la IA, los datos y la narración.

Comentarios sobre este resumen

Inicia sesión para compartir tu opinión
G. V. hace 1 mes

La ingeniería de prompts resulta fundamental, ya que influye directamente en la exactitud, relevancia y valor de las respuestas producidas por los modelos de inteligencia artificial. Dicho de otro modo, un prompt bien diseñado garantiza un resultado de calidad.
L. A. hace 5 meses

La importancia de entrenar y solicitar datos a la IA.