¡Bienvenido al Explorador de Inteligencias Artificiales! 🚀
Esta es tu guía de referencia para entender el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial. Aquí podrás descubrir qué hace cada modelo de IA, para qué sirve y cómo funciona. ¡Es muy fácil!
Esta herramienta está diseñada para ayudarte a descubrir y entender las IAs más relevantes del momento de una forma fácil e intuitiva. A continuación, te explicamos cómo funciona:
1. Hiperparámetros Comunes en IA ▶
En la parte superior, encontrarás una sección fija que explica de manera sencilla qué son los hiperparámetros más comunes (como la Tasa de Aprendizaje o la Temperatura). Esta caja te servirá como una guía de referencia rápida para entender los "ajustes" que definen el comportamiento de los modelos de IA.
2. Dos Modos de Búsqueda ▶
Tienes dos maneras de explorar la lista de IAs:
- Seleccionar por IA: Este es el modo por defecto. Te mostrará un menú desplegable con todas las IAs disponibles, ordenadas alfabéticamente.
- Seleccionar por Propósito: Al hacer clic aquí, podrás filtrar las IAs por su función principal (ej. "Creación de Videos", "Investigación", etc.).
3. Visualización de la Información ▶
Cuando seleccionas una IA, aparecerán tres tarjetas con información detallada: Propósito, Aspectos Técnicos e Hiperparámetros Específicos.
4. Opciones de Descarga en PDF ▶
La aplicación te ofrece dos formas de guardar la información:
- Descargar Infografía en PDF: Al seleccionar una IA, aparecerá este botón para descargar un resumen visual de esa IA en concreto.
- Descargar Lista Completa de IAs: Este botón genera un PDF en formato tabla con el nombre y el propósito de todas las IAs de la aplicación.
¡Esperamos que disfrutes explorando el fascinante mundo de la inteligencia artificial!
Hiperparámetros Comunes en IA (Ajustes del Modelo)
Tasa de Aprendizaje (Learning Rate): Define la rapidez con la que el modelo aprende.
Temperatura (Temperature): Controla la creatividad. Un valor bajo da respuestas predecibles; uno alto genera resultados diversos.
Tamaño del Lote (Batch Size): Número de ejemplos que la IA procesa a la vez antes de actualizarse.
Top-K / Top-P: Métodos para filtrar las posibles siguientes palabras que puede generar la IA.
Número de Épocas (Epochs): Indica cuántas veces el modelo ha visto el conjunto de datos de entrenamiento completo.
Capas y Neuronas: La estructura del "cerebro" de la IA. Más capas permiten aprender patrones más complejos.
O si prefieres, descarga la lista completa de IA's en formato tabular
Propósito
Aspectos Técnicos
Hiperparámetros Específicos
La información sobre la IA seleccionada aparecerá aquí.
Hiperparámetros Comunes en IA
Tasa de Aprendizaje: Define la rapidez con la que el modelo aprende.
Temperatura: Controla la creatividad o aleatoriedad de las respuestas.
Tamaño del Lote: Número de ejemplos procesados a la vez antes de actualizarse.
Top-K / Top-P: Filtran las posibles siguientes palabras para mejorar la coherencia.
Número de Épocas: Cuántas veces el modelo ve todo el set de datos de entrenamiento.
Capas y Neuronas: La estructura del "cerebro" que define su complejidad.
