¿Cansado de escuchar noticias acerca de que hay una nueva versión de un LLM que es mucho mejor que el resto? No pierdas más el tiempo, ve a la fuente directamente. Lo mejor es consultar los leaderboards y rankings de LLM, y estos son los mejores a día de hoy (febrero de 2025):

Open LLM Leaderboard de Hugging Face: Clasifica modelos de lenguaje de código abierto basándose en su rendimiento en tareas clave como comprensión del lenguaje natural y matemáticas.

En esta imagen podemos ver la lista ordenada por "Average", que viene a ser: La puntuación promedio en todos los benchmarks se calcula mediante un promedio ponderado de las puntuaciones normalizadas de todas las pruebas de referencia. Cada benchmark individual se normaliza a una escala de 0 a 100 para garantizar una comparación justa entre diferentes métricas. Una vez normalizados, se calcula el promedio de todos estos benchmarks, lo que resulta en una única puntuación global. Este método permite una evaluación integral del rendimiento de un modelo de lenguaje a través de diversas tareas y métricas, proporcionando una visión equilibrada de sus capacidades generales.

LMSYS Chatbot Arena Leaderboard: Evalúa modelos de chatbots, enfocándose en su capacidad para mantener conversaciones naturales y coherentes.

El sistema de clasificación Elo de LMSYS es un método para evaluar y comparar el rendimiento de modelos de lenguaje (LLMs) en tareas conversacionales. Se realizan comparaciones por pares entre diferentes modelos en una serie de "batallas" conversacionales. Cada modelo recibe una puntuación Elo inicial. Después de cada comparación, las puntuaciones se actualizan basándose en el resultado esperado vs. el real. La diferencia entre las puntuaciones Elo de dos modelos predice la probabilidad de que uno supere al otro en una comparación. Este sistema permite crear un ranking dinámico y escalable de modelos de lenguaje.

La relación con Hugging Face es doble. Por un lado, LMSYS utiliza Hugging Face para hospedar datasets relacionados con su leaderboard, como el "lmsys/chatbot_arena_conversations", que contiene 33,000 conversaciones con preferencias humanas pareadas. Por otro lado, el leaderboard de LMSYS incluye modelos disponibles en Hugging Face, permitiendo a los investigadores comparar fácilmente el rendimiento de diferentes LLMs en un marco estandarizado.

Este sistema proporciona una forma objetiva y reproducible de evaluar modelos de lenguaje, beneficiando tanto a desarrolladores como a investigadores en el campo de la IA conversacional.

Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Leaderboard: Evalúa modelos basados en sus capacidades de incrustación de texto, crucial para tareas como búsqueda semántica y sistemas de recomendación.

CanAiCode Leaderboard: Para mi este es uno de los más útiles, y sobre todo, dentro de esta serie de artículos. Se centra en evaluar las capacidades de codificación de los modelos de IA, ayudando a los desarrolladores a integrar IA en el desarrollo de software.

Me resulta muy interesante poder seleccionar el lenguaje, sobre todo que unos modelos son mejores para Python y otros para JavaScript. Eso si, echo más lenguajes.

Vellum AI LLM Leaderboard: Muestra una comparación de capacidades, precio y ventana de contexto para LLMs comerciales y de código abierto líderes, basándose en datos de referencia.

Estos leaderboards proporcionan evaluaciones objetivas y reproducibles, ayudando a los desarrolladores e investigadores a comparar el rendimiento de diferentes modelos en diversas tareas y aplicaciones.

Técnicas para mejorar prompts - chatbots y LLMs - Pedir al modelo que asuma un rol o perspectiva particular

Cuando hablamos de chatbots y modelos de lenguaje como los LLMs (Large Language Models), una de las técnicas más efectivas para mejorar la calidad de las respuestas que obtenemos es pedir al modelo que asuma un rol o perspectiva particular. Esto se conoce como "role prompting". Esta técnica se basa en la idea de que los modelos pueden ofrecer mejores resultados cuando están contextualizados dentro de un marco específico. Este enfoque no solo ayuda a guiar la respuesta del modelo, sino que también le da una dirección clara sobre el tipo de información que estamos buscando.

Un primer paso importante es definir claramente el rol que queremos que el modelo asuma. Por ejemplo, si deseas obtener información sobre un tema técnico, puedes pedirle al modelo que actúe como un experto en ese campo. Al formular tu prompt, puedes incluir frases como "Imagina que eres un ingeniero especializado en inteligencia artificial" o "Actúa como si fueras un profesor universitario con años de experiencia en este tema". Esto establece el contexto necesario para que el modelo genere respuestas más pertinentes y detalladas.

Además, puedes especificar el nivel de profundidad esperado en la respuesta. Esto es crucial porque diferentes roles pueden implicar diferentes niveles de complejidad. Si le pides al modelo que actúe como un alumno, por ejemplo, podrías esperar respuestas más sencillas y directas. En cambio, si lo haces actuar como un investigador experimentado, sería razonable esperar respuestas más elaboradas y técnicas.

Otro aspecto fundamental es ser claro y específico sobre lo que deseas obtener del modelo. Los prompts vagos suelen dar lugar a respuestas igualmente vagas. Por lo tanto, en lugar de preguntar simplemente "¿Qué opinas sobre la inteligencia artificial?", podrías reformular tu pregunta para ajustarla al rol asumido: "Como experto en ética en inteligencia artificial, ¿cuáles son tus preocupaciones sobre el uso irresponsable de esta tecnología?" Este tipo de formulación no solo dirige la conversación hacia puntos específicos, sino que también ayuda a establecer límites claros para la respuesta.

Asimismo, considera utilizar ejemplos concretos dentro del prompt para ilustrar mejor lo que buscas. Por ejemplo: “Como psicólogo clínico con experiencia en terapia cognitivo-conductual, ¿cómo abordarías a un paciente con ansiedad social?” Ofrecer ejemplos proporciona contexto adicional y puede ayudar al modelo a generar una respuesta más alineada con tus expectativas.

Es interesante notar cómo los modelos responden a cambios sutiles en los prompts. A veces, simplemente reestructurar una pregunta o cambiar algunas palabras puede resultar en diferencias significativas en las respuestas generadas. Por ello, siempre vale la pena experimentar con diferentes formulaciones antes de encontrar aquella que produzca la respuesta deseada.

No olvides también considerar el tono y estilo del discurso del rol solicitado. Además del contenido técnico o informativo requerido, el modo en el cual se comunica esa información puede ser igual de relevante dependiendo del contexto deseado. Por ejemplo: “Actúa como un narrador apasionado mientras explicas los avances recientes en robótica”. Esto no solo busca contenido informativo sino también una entrega envolvente e intrigante.

La práctica constante es otra clave para mejorar tu habilidad al crear prompts efectivos. A medida que interactúas repetidamente con estos modelos y observas sus respuestas ante distintos tipos de prompts, comenzarás a notar patrones sobre qué funciona mejor según cada situación específica. Llevar un registro o diario donde anotes tus interacciones exitosas e ineficaces puede ser muy útil para ajustar tus enfoques futuros.

Aprovechar feedback también es esencial durante este proceso experimental. Si tienes acceso a otros usuarios o expertos interesados ​​en trabajar con chatbots o LLMs, compartir experiencias puede ofrecerte nuevas perspectivas sobre cómo formular preguntas efectivas o cómo abordar temas específicos desde ángulos innovadores.

Finalmente, recuerda siempre mantenerte actualizado respecto a las capacidades y limitaciones actuales del modelo con el cual estás trabajando. Los LLMs son herramientas poderosas pero tienen sus restricciones inherentes; conocer estas limitaciones te ayudará a establecer expectativas realistas sobre las respuestas generadas y evitar frustraciones innecesarias durante su uso.

Pedir al modelo asumir roles específicos no sólo mejora la calidad general de las interacciones sino también abre nuevas posibilidades creativas tanto para aprender como para enseñar conceptos complejos mediante formas accesibles e interesantes.

A medida que continúes explorando estas técnicas junto con otros métodos relacionados —como utilizar preguntas abiertas vs cerradas— descubrirás maneras únicas e innovadoras para maximizar tu experiencia interactuando con tecnologías avanzadas basadas en inteligencia artificial.

5 things you need to know about AI Agents. - Utilizan algoritmos complejos para tomar decisiones basadas en datos

Los agentes de inteligencia artificial (IA) son sistemas diseñados para realizar tareas específicas utilizando algoritmos complejos. Estos algoritmos permiten que los agentes procesen grandes volúmenes de datos y tomen decisiones informadas basadas en patrones y tendencias. Uno de los aspectos más fascinantes de estos agentes es su capacidad para aprender y adaptarse con el tiempo a medida que se les expone a nuevos datos, lo que mejora su rendimiento en la toma de decisiones.

Un punto clave sobre los agentes de IA es su dependencia de los datos. Para que un agente funcione correctamente, necesita acceso a información relevante y precisa. Esto significa que la calidad de los datos es crucial; si los datos son sesgados o incompletos, las decisiones tomadas por el agente también pueden serlo. Por lo tanto, la recopilación y el procesamiento adecuados de datos se convierten en un paso esencial antes de implementar cualquier algoritmo.

Otro aspecto importante a considerar es la transparencia en el funcionamiento del agente. Muchos algoritmos utilizados en IA, como las redes neuronales profundas, son considerados "cajas negras" porque resulta difícil entender cómo llegan a sus conclusiones. Esta falta de interpretabilidad puede generar desconfianza, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina o la justicia penal. Es fundamental desarrollar modelos más interpretables o complementarlos con herramientas que expliquen sus decisiones para asegurar una adopción responsable.

La ética también juega un papel crucial en el desarrollo y uso de agentes de IA. A medida que estas tecnologías avanzan, surge la necesidad imperiosa de establecer normas éticas claras sobre cómo deben operar estos sistemas. Las consideraciones éticas incluyen temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y la responsabilidad ante errores cometidos por el sistema. Los desarrolladores deben tener en cuenta estas cuestiones desde las primeras etapas del diseño del agente para evitar consecuencias negativas futuras.

Finalmente, no podemos olvidar el impacto social que tienen estos agentes en diversas industrias. Desde atención médica hasta finanzas y educación, los agentes de IA están transformando cómo trabajamos y tomamos decisiones diarias. Sin embargo, esta transformación también plantea desafíos significativos: ¿cómo afectará esto al empleo? ¿Qué habilidades serán necesarias en un futuro dominado por la IA? Estas son preguntas importantes que todos debemos considerar mientras nos adentramos más en esta nueva era tecnológica.

En resumen, los agentes de inteligencia artificial utilizan algoritmos complejos para tomar decisiones basadas en datos, pero su efectividad depende de factores clave como la calidad del dato, la transparencia del modelo, consideraciones éticas y su impacto social general. Comprender estos elementos es vital para formar una visión crítica sobre cómo interactuamos con esta tecnología emergente y cómo podemos aprovecharla responsivamente para mejorar nuestras vidas.

Técnicas para mejorar prompts - chatbots y LLMs - Usar analogías o metáforas para clarificar el objetivo del prompt

Las analogías y metáforas son herramientas poderosas en el proceso de aprendizaje, especialmente cuando se trata de conceptos complejos como la creación de prompts para chatbots y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Imagina que estás construyendo un puente. Para que este puente sea efectivo, necesitas no solo saber cómo construirlo, sino también entender qué materiales usar y cómo conectar las diferentes partes. De manera similar, al diseñar prompts, es crucial comprender los elementos que componen un buen prompt y cómo interactúan con el modelo.

Pensemos en un prompt como si fuera una receta culinaria. Cada ingrediente es fundamental para lograr el plato deseado. Si te falta sal o usas demasiado azúcar, el resultado final podría no ser lo que esperabas. En el contexto de los chatbots y LLMs, cada palabra y cada estructura del prompt pueden influir en la calidad de la respuesta generada. Por lo tanto, al formular un prompt, debes considerar qué "ingredientes" vas a usar: ¿qué información necesitas incluir? ¿Qué tono quieres establecer? Esto puede ayudar a guiar al modelo hacia la respuesta más adecuada.

Además, podemos pensar en la elaboración del prompt como si estuviéramos dando instrucciones a un viajero perdido. Si le dices simplemente "ve hacia allí", es probable que no llegue a su destino. Pero si le das detalles claros sobre cómo llegar—"gira a la derecha en la próxima esquina y sigue recto hasta encontrar una tienda azul"—tendrá una mejor oportunidad de encontrar su camino. De igual forma, cuanto más específico seas en tu prompt, más probabilidades tendrás de recibir una respuesta relevante y útil del chatbot o LLM.

Otro aspecto importante es el contexto. Imagina que estás hablando con alguien sobre fútbol; si le preguntas “¿quién ganó?”, necesitarás proporcionar contexto adicional para que entiendan exactamente a qué partido te refieres. Del mismo modo, cuando trabajas con modelos de lenguaje grandes, ofrecer contexto dentro del prompt puede mejorar significativamente la calidad de la respuesta obtenida. Utilizar antecedentes relevantes permite al modelo interpretar correctamente tus intenciones y generar respuestas más precisas.

A veces, puede ser útil pensar en el proceso de creación de prompts como si estuvieras entrenando a un perro. Cuando quieres enseñarle un truco nuevo, debes ser claro y consistente con tus comandos; además, debes recompensar al perro por comportamientos deseados para reforzar esas acciones positivas. Así funciona también con los modelos: cuanto más claro seas sobre lo que esperas obtener (a través del uso repetido y ajustes), mejor será su rendimiento general. La práctica constante con variaciones en los prompts puede llevarte a descubrir las mejores maneras de comunicarte con el modelo.

Cada vez que generes un nuevo prompt o modifiques uno existente, piensa en ello como experimentar con colores al pintar un cuadro. Un toque aquí o allá puede cambiar completamente el resultado final — quizás desees probar diferentes formulaciones o enfoques hasta encontrar aquella combinación perfecta que logre transmitir tu mensaje claramente al modelo. Esta experimentación puede llevar tiempo pero es esencial para entender las capacidades y limitaciones del sistema.

No subestimes la importancia del feedback durante este proceso creativo e iterativo; así como un artista necesita críticas constructivas para mejorar su obra maestra, los prompts también se benefician enormemente del análisis posterior a las respuestas generadas por los LLMs. Al revisar qué funciona bien y qué no funciona tan bien puedes ajustar tus estrategias basándote en datos concretos provenientes del propio modelo.

Un punto clave es recordar que los modelos tienen limitaciones inherentes; no siempre entenderán todos los matices humanos ni captarán referencias culturales específicas sin proporcionárselas adecuadamente primero—como hablarle a alguien cuyo idioma nativo no comprendes bien! Por eso es importante adaptar tu lenguaje: intenta ser directo pero también ten presente quién será “la audiencia” (en este caso el propio modelo) para evitar malentendidos.

En resumen, utilizar analogías o metáforas te ayudará no solo a ti sino también a otros estudiantes o colegas involucrados en esta área; les permitirá visualizar conceptos abstractos relacionados con prompts mediante imágenes mentales claras e intuitivas mientras desarrollan habilidades necesarias alrededor del diseño eficaz—ya sea creando diálogos útiles para chatbots o formulando preguntas elaboradas dirigidas hacia LLMs avanzados.

Finalmente recordemos: aprender acerca del arte detrás de crear buenos prompts resulta invaluable dado el impacto significativo que pueden tener nuestras interacciones con máquinas inteligentes hoy día—al final somos nosotros quienes debemos dirigir estos sistemas hacia resultados óptimos utilizando creatividad junto al conocimiento técnico acumulado durante nuestra exploración conjunta dentro del mundo digital contemporáneo!

5 things you need to know about AI Agents. - La ética y la privacidad son consideraciones importantes en su desarrollo y uso.

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años, y con su desarrollo surge la necesidad de considerar aspectos éticos y de privacidad. Cuando hablamos de agentes de IA, es fundamental entender cómo estos sistemas pueden impactar nuestras vidas y qué medidas debemos adoptar para asegurar un uso responsable.

Primero, es crucial reconocer que los agentes de IA son capaces de recopilar y procesar enormes cantidades de datos personales. Esta capacidad plantea serias preocupaciones sobre la privacidad individual. Por ejemplo, un asistente virtual puede acceder a información sensible como correos electrónicos, historial de navegación e incluso datos geolocalizados. Como desarrolladores y usuarios, debemos ser conscientes de las implicaciones de esta recopilación masiva de datos y establecer límites claros sobre qué información se debe recolectar y cómo se utilizará.

Segundo, la transparencia es un principio ético esencial en el desarrollo de agentes de IA. Los usuarios deben tener claro cómo funcionan estos sistemas y cuáles son los criterios que utilizan para tomar decisiones. Si una IA está diseñada para recomendar productos o servicios, por ejemplo, es importante que el usuario comprenda cómo se generan estas recomendaciones. La falta de transparencia puede llevar a desconfianza por parte del usuario y a la sensación de que sus decisiones están siendo manipuladas sin su consentimiento.

Tercero, debemos considerar el sesgo algorítmico. Los agentes de IA aprenden a partir de conjuntos de datos que pueden contener prejuicios inherentes. Esto significa que si no se presta atención al diseño del algoritmo y a los datos utilizados para entrenarlo, podemos terminar perpetuando desigualdades sociales o discriminación hacia ciertos grupos. Un enfoque ético implica una revisión constante del proceso de entrenamiento del modelo para garantizar que sea justo e inclusivo.

Cuarto, hay que tener en cuenta la responsabilidad legal en el uso de estos agentes. Cuando un agente autónomo comete un error o causa daño, surge la pregunta: ¿quién es responsable? Este dilema ético necesita ser abordado por legisladores y expertos en tecnología para definir claramente las responsabilidades legales relacionadas con el uso indebido o fallas en sistemas automatizados. La creación de marcos normativos adecuados ayudará a proteger tanto a los consumidores como a los desarrolladores.

Finalmente, la educación sobre ética y privacidad debe ser parte integral del desarrollo profesional en el campo tecnológico. Los futuros ingenieros e investigadores deben estar equipados no solo con habilidades técnicas sino también con una sólida comprensión ética sobre cómo sus creaciones afectan a la sociedad en su conjunto. Fomentar un diálogo continuo acerca del impacto social y ético permitirá crear soluciones más responsables e inclusivas.

En resumen, al trabajar con agentes inteligentes es imperativo integrar consideraciones éticas y prácticas adecuadas respecto a la privacidad desde las fases iniciales del desarrollo hasta su implementación final. Solo así podremos avanzar hacia un futuro donde la tecnología beneficie realmente a todos sin comprometer nuestros derechos fundamentales.