IMPLEMENTAR UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON MENOS RECURSOS

Dado que se estuvo tratando en un grupo de Whasapp acerca de que cualquiera podria implementar una IA tipo CHATGPT con pocos recursos, lo cual es una falacia. 

Se pueden amnorar los costos, pero este no es que este al alcance de cualquiera o de todos, y sobretodo no sería del mismo nivel del mencionado lineas arriba. Algunas opciones más accesibles incluyen: 

• Modelos de código abierto como LLaMA (Meta), Mistral AI o Falcon AI, que pueden entrenarse con menos recursos. 
• Uso de APIs preentrenadas como la de OpenAI, Google Bard o Anthropic Claude, en lugar de entrenar un modelo desde cero. 
• Implementación de modelos más pequeños en servidores locales o en la nube para tareas específicas.

Construir una IA como ChatGPT es un desafío enorme que requiere datos, poder computacional, algoritmos avanzados y mucho dinero. Sin embargo, con modelos de código abierto y plataformas existentes, es posible desarrollar IA más accesibles para tareas específicas.

MODELOS DE CODIGO ABIERTO (LLMs Open Source) Estos modelos ya han sido entrenados y puedes usarlos tal como están o ajustarlos (fine-tuning) para tareas específicas:

1. LLaMA (Meta) Última versión: LLaMA 2 (pronto LLaMA 3) Desarrollador: Meta (Facebook) Tamaños disponibles: 7B, 13B y 65B parámetros Ventajas: Optimizado para correr en hardware más ligero comparado con GPT-4. Dónde usarlo: Puedes descargarlo desde Hugging Face. Puedes ejecutarlo localmente con OLLAMA (ollama.com). 
2. Mistral AI Última versión: Mistral 7B y Mixtral (modelo mixto) Desarrollador: Mistral AI (startup europea) Tamaños disponibles: 7B y modelos "mixtos" de 12.9B tokens activos Ventajas: Mejor rendimiento en tareas específicas y menor costo computacional. Dónde usarlo: Mistral AI en Hugging Face 
3. Falcon AI Última versión: Falcon 7B y 40B Desarrollador: Technology Innovation Institute (TII) de Emiratos Árabes Ventajas: Rendimiento similar a GPT-3, pero optimizado para uso eficiente en la nube. Dónde usarlo: Falcon en Hugging Face 
4. GPT-J y GPT-NeoX Última versión: GPT-J-6B y GPT-NeoX-20B Desarrollador: EleutherAI Ventajas: Modelos gratuitos y accesibles para experimentación. Dónde usarlo: EleutherAI en Hugging Face 

PLATAFORMAS PARA IMPLEMENTAR IA SIN ENTRENAR DESDE CERO 

Si no quieres entrenar un modelo propio, puedes usar plataformas que te permiten acceder a modelos ya entrenados a través de una API: 

1. OpenAI API (ChatGPT, GPT-4, GPT-3.5) Uso: Accede a GPT-4 y GPT-3.5 mediante una API. Costo: De pago, pero accesible según el uso. Dónde usarlo: OpenAI API 
2. Hugging Face Inference API Uso: Usa modelos de IA sin necesidad de descargarlos o entrenarlos. Costo: Algunos modelos son gratuitos, otros requieren suscripción. Dónde usarlo: Hugging Face 
3. Google Vertex AI (PaLM 2 y Gemini) Uso: Servicio de IA en la nube de Google. Costo: De pago, pero permite experimentar gratis. Dónde usarlo: Google Cloud AI 
4. Cohere AI Uso: IA para generación de texto y análisis semántico. Costo: De pago, con opción de prueba gratuita. Dónde usarlo: Cohere 

Si quieres algo listo para usar, la API de OpenAI o Google Vertex AI es lo más fácil. 
Si quieres personalizar un modelo sin mucho esfuerzo, usa Hugging Face o LLaMA 2 con OLLAMA.
Si buscas entrenar tu propio modelo, Falcon o Mistral son buenas opciones de código abierto.

CONOCIMIENTOS A TENER EN CONSIDERACION

Para personalizar un modelo de IA o crear uno propio es necesario tener conocimientos de programación, especialmente en Python, que es el lenguaje más usado en inteligencia artificial y machine learning. Pero además de Python, hay otros conocimientos clave que ayudan a trabajar con modelos de IA. 

LENGUAJE DE PROGRAMACION PRINCIPAL: Python  ¿Por qué Python? Es el lenguaje más usado en IA porque tiene muchas librerías especializadas. Es fácil de aprender en comparación con otros lenguajes. Conceptos básicos que necesitas saber: 

• Variables y estructuras de datos (listas, diccionarios, tuplas).  
• Control de flujo (condicionales, bucles). 
• Funciones y programación orientada a objetos (POO). 
• Manejo de archivos y entrada/salida de datos. 

Si no sabes Python, puedes empezar con cursos gratuitos en YouTube o plataformas como W3Schools. 

LIBRERIAS Y FRAMEWORKS DE MACHINE LEARNING, Para personalizar modelos de IA, es clave conocer algunas de estas librerías: 

1. TensorFlow y PyTorch Son las dos librerías más populares para construir y entrenar modelos de deep learning. PyTorch es más flexible y recomendado para personalización. TensorFlow es más usado en producción y escalabilidad. Tutorial: PyTorch en Hugging Face 
2. Hugging Face Transformers Permite descargar y modificar modelos como GPT, LLaMA o Mistral sin necesidad de entrenarlos desde cero. Facilita hacer "fine-tuning" (ajustar un modelo para tareas específicas). Tutorial: Hugging Face Docs 
3. scikit-learn Para machine learning clásico (clasificación, regresión, clustering). Útil si no necesitas redes neuronales complejas. Tutorial: Scikit-learn 

CONOCIMIENTO DE MANEJO DE DATOS,  Un modelo de IA necesita datos para aprender, así que es importante saber cómo procesarlos: 

• Pandas → Para manipulación y análisis de datos en tablas. 
• NumPy → Para cálculos matemáticos y matrices. 
• Matplotlib & Seaborn → Para visualizar datos y entender patrones. 

Ejemplo: Si personalizas un chatbot, necesitarás datos en formato JSON o CSV para entrenarlo. 

CONOCIMIENTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL y DEEP LEARNING, Si quieres crear tu propio modelo desde cero, es importante conocer: 

• Redes neuronales (perceptrón, CNN, RNN, Transformers). 
• Algoritmos de optimización (gradient descent, Adam optimizer). 
• Fundamentos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Puedes aprender estos temas con cursos en YouTube, Coursera, Udemy o DeepLearning.AI 

INFRAESTRUCTURA Y HARDWARE: Los modelos grandes necesitan GPUs potentes. Opciones para entrenar IA incluyen: 

• Google Colab → Gratuito, permite usar GPUs en la nube. 
• Hugging Face Spaces → Para probar modelos sin hardware propio. 
• AWS, Google Cloud, Azure → Para proyectos más grandes en la nube. 

Si eres principiante: Aprende Python y usa modelos preentrenados con Hugging Face. 🔹 Si quieres personalizar IA: Aprende PyTorch, TensorFlow y manejo de datos. 🔹 Si quieres crear IA desde cero: Aprende deep learning y optimización de modelos.