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Microsoft crea Icecaps, un kit de herramientas para la IA conversacional

Este es un subcampo en el procesamiento del lenguaje natural para crear conversaciones realistas con inteligencia artificial.

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La herramienta utiliza 'aprendizaje multitarea' para crear diferentes personalidades en un sistema de inteligencia artificial. La IA puede asumir diferentes 'personalidades', de esta manera, las conversaciones se pueden ajustar en compañeros de conversación y en ciertos escenarios. "Con un diseño que enfatiza la flexibilidad, la modularidad y la facilidad de uso, Icecaps permite a los usuarios crear sistemas de conversación neuronales personalizados que producen conversaciones personalizadas, diversas e informadas", informa Microsoft en la página del proyecto.

Hay una serie de funciones que deberían ayudar a los usuarios a crear sistemas de inteligencia artificial conversacionales. Todas estas funciones están destinadas a utilizar los datos de la manera más eficiente posible. Por ejemplo, los modelos se conceptualizan en la herramienta como una cadena de componentes, los datos se transportan a través de esta cadena para realizar tareas complejas. También se han agregado tecnologías para crear personalidades y funciones para convertir texto en datos binarios.

“Varias de estas herramientas fueron posibles gracias al trabajo reciente realizado aquí en Microsoft Research, que involucra la personalización, la decodificación mutua basada en información, la base de conocimiento y un enfoque para hacer cumplir una mayor estructura en propiedades compartidas para crear un entorno más diverso y estimular una respuesta relevante ”, dijo la compañía en una publicación de blog sobre la nueva herramienta de IA.

Una serie de otras funciones estarán disponibles en los próximos meses, incluyendo modelos preentrenados para que los desarrolladores puedan construir. Primero, las redes de respuesta estocástica (SAN) y los transformadores personalizados estarán disponibles. “Esperábamos incluir estos sistemas en el lanzamiento de Icecaps. Sin embargo, dado que estos sistemas pueden producir respuestas maliciosas en algunos contextos, hemos decidido investigar técnicas mejoradas de filtrado de contenido antes de lanzar estos modelos al público", se puede leer en la página GitHub de Icecaps .



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