Premios del Hackathon en la Cumbre de IA Generativa de Oxford 2023

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Premios del Hackathon en la Cumbre de IA Generativa de Oxford 2023

Contenido

Introducción

¡Bienvenidos a la conferencia de Inteligencia Artificial! Agradecemos a todos por haber llegado al final de este evento y por haber permanecido aquí hasta el final. Sabemos que muchos de ustedes tienen compromisos familiares en este domingo por la tarde y algunos incluso tienen que lidiar con la infraestructura ferroviaria del Reino Unido. Vamos a intentar terminar lo más rápido posible, pero primero queremos darle a los equipos del hackathon la oportunidad de mostrar lo que han estado trabajando durante las últimas 28 horas. Pero antes de comenzar con las demostraciones, me gustaría repasar brevemente las reglas del hackathon para aquellos que se perdieron la presentación inicial.

Reglas del Hackathon

El hackathon comenzó a las 9:00 a.m. del sábado y finalizó alrededor del mediodía del día de hoy. Los equipos tuvieron aproximadamente 28 horas para construir soluciones utilizando las últimas herramientas de IA generativa. Tuvimos cinco equipos que utilizaron estas herramientas para abordar diversos problemas. Se les permitió trabajar en cualquier tema siempre y cuando todo el trabajo producido durante este tiempo fuera original y no hubieran comenzado a trabajar en Ello antes. Sabemos que muchos de ustedes no durmieron o tuvieron una noche de sueño completa, pero fue emocionante ver el trabajo que pudieron lograr en este tiempo. Quiero agradecer a nuestros patrocinadores, Quin, celm, Mind Foundry y Human Loop, por su apoyo y por proporcionar datos del British Medical Journal para que los equipos pudieran trabajar.

Patrocinadores

Quiero agradecer a nuestros patrocinadores, Quin, celm, Mind Foundry y Human Loop, por su generoso apoyo y su contribución a este hackathon. Estas empresas han sido fundamentales para que los equipos puedan construir sus soluciones utilizando las herramientas adecuadas.

Herramientas de AI generativas

En la actualidad, las grandes modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMS) están en todas partes. Han demostrado ser capaces de crear valor en diversos sectores de la economía. Sin embargo, hay desafíos universales al construir aplicaciones con LLMS. Uno de los desafíos es la ingeniería de promociones, ya que la mayoría de las empresas no tienen un sistema de gestión de promociones en su lugar. En su lugar, suelen utilizar herramientas como Jupyter Notebook, Visual Studio Code y Excel para gestionar sus promociones. Esto puede ser problemático porque no se puede hacer un seguimiento del rendimiento de las promociones a lo largo del tiempo ni acumular aprendizajes.

Desafíos universales al crear aplicaciones con LLMS

Algunos de los desafíos universales al crear aplicaciones con LLMS incluyen:

  1. Ingeniería de promociones: La mayoría de las empresas no cuentan con un sistema de gestión de promociones adecuado, lo que dificulta el seguimiento del rendimiento y los cambios a lo largo del tiempo.

  2. Evaluación subjetiva: Las técnicas de evaluación de LLMS varían según el caso de uso y pueden ser difíciles de estandarizar.

  3. Colaboración interfuncional: La colaboración entre equipos técnicos y no técnicos es fundamental para obtener la experiencia de dominio necesaria y garantizar un rendimiento óptimo.

Herramientas de administración de promociones

Human Loop ofrece una solución integral a estos desafíos mediante su plataforma de gestión de promociones. Su software nativo de gestión de promociones permite a las empresas gestionar sus promociones de manera eficiente y realizar un seguimiento de su rendimiento en tiempo real. Además, su entorno colaborativo facilita la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos, asegurando que se aproveche al máximo la experiencia de dominio en el desarrollo de aplicaciones LLMS.

Evaluación de LLMS

La evaluación de LLMS es otro desafío importante al construir aplicaciones con estas tecnologías. Sin un marco de evaluación adecuado, es difícil medir el rendimiento de los modelos y mantener una evaluación objetiva. Los marcos de evaluación existentes suelen ser manuales y consumen mucho tiempo. Esto limita la capacidad de medir el rendimiento y realizar mejoras continuas.

Colaboración en el desarrollo de aplicaciones LLMS

La colaboración es fundamental en el desarrollo de aplicaciones LLMS. Es importante involucrar a expertos en el dominio para resolver problemas específicos y optimizar el rendimiento del modelo. Human Loop proporciona un entorno colaborativo que facilita la participación de miembros técnicos y no técnicos del equipo en el desarrollo de aplicaciones LLMS. Esto garantiza que se aproveche al máximo la experiencia de dominio y se obtengan resultados superiores en comparación con la competencia.

Beneficios de usar Human Loop

Human Loop ofrece numerosos beneficios al desarrollar aplicaciones LLMS. Algunos de estos beneficios incluyen:

  1. Mayor velocidad de desarrollo: Human Loop proporciona un enfoque basado en principios técnicos para el desarrollo de aplicaciones, lo que permite a las empresas construir aplicaciones más rápidamente.

  2. Menores costos: Al evitar errores de ingeniería y optimizar los costos de tokens, las empresas pueden reducir los costos de desarrollo y ofrecer aplicaciones más rentables.

  3. Mayor confiabilidad: Human Loop ofrece herramientas y funciones que mejoran la confiabilidad de las aplicaciones LLMS, minimizando la aparición de alucinaciones y evaluando continuamente la calidad del resultado.

Testimonios de participantes

Durante el hackathon, los participantes tuvieron la oportunidad de utilizar la plataforma de Human Loop para desarrollar sus soluciones. Aquí hay algunos testimonios de los participantes sobre cómo Human Loop les ayudó en su trabajo:

  1. Equipo Beila: "Human Loop nos permitió gestionar eficientemente nuestras promociones y medir el rendimiento en tiempo real. Fue una herramienta invaluable en el desarrollo de nuestra solución".

  2. Equipo Med Explain: "Gracias a Human Loop, pudimos evaluar y mejorar nuestro modelo de manera efectiva. Su plataforma facilitó la colaboración entre nuestro equipo técnico y los expertos en dominio, lo que resultó en una solución sólida".

  3. Equipo Maps AI: "Human Loop nos brindó las herramientas necesarias para desarrollar nuestra solución de forma rápida y eficiente. Pudimos crear una interfaz fácil de usar que integraba Google Maps, lo que facilitó a los usuarios encontrar información relevante basada en sus experiencias y recuerdos".

Cierre del Hackathon

En resumen, el hackathon ha sido un éxito gracias a la dedicación y talento de todos los participantes. Quisiéramos agradecer a nuestros patrocinadores, Quin, celm, Mind Foundry y Human Loop, por su apoyo en este evento. Esperamos que hayan disfrutado de esta conferencia y que se lleven nuevas ideas y conocimientos a sus proyectos futuros. Gracias a todos por su participación y les deseamos un buen regreso a casa. ¡Hasta la próxima!

Faq

Q: ¿Qué empresas patrocinaron el hackathon? A: Quin, celm, Mind Foundry y Human Loop fueron los patrocinadores del hackathon.

Q: ¿Cuál es el desafío universal al crear aplicaciones con LLMS? A: Uno de los desafíos universales es la ingeniería de promociones, ya que la mayoría de las empresas no tienen un sistema de gestión adecuado.

Q: ¿Cuáles son algunos de los beneficios de usar Human Loop? A: Algunos de los beneficios incluyen una mayor velocidad de desarrollo, menores costos y mayor confiabilidad de las aplicaciones LLMS.

Q: ¿Cómo ayudó Human Loop a los participantes durante el hackathon? A: Human Loop proporcionó herramientas para gestionar promociones, evaluar modelos y facilitar la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos.

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