Chazey Partners ofrece soluciones integrales de IA con conocimiento del sector y del dominio para aprovechar el poder de la colaboración hombre-máquina. Nuestro enfoque de las soluciones de IA combina el pensamiento estratégico, el know-how del sector y un profundo conocimiento de la IA para ofrecer información que ayude a los clientes a hacer realidad sus complejas ambiciones.
La IA generativa, o «inteligencia artificial generativa» para darle su nombre completo, es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que puede producir varios tipos de contenidos originales, como texto, imágenes, vídeo, audio y datos sintéticos.
Los modelos de Inteligencia Artificial Generativa utilizan redes neuronales para identificar patrones y estructuras dentro de datos existentes y generar contenido que es nuevo y completamente único. Puede hacer esto sin instrucciones explícitas, a diferencia de la inteligencia artificial tradicional que requiere instrucciones específicas para realizar una tarea.
Una red neuronal es un método en inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera inspirada en el cerebro humano. Es un tipo de proceso de aprendizaje automático, llamado aprendizaje profundo, que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura de capas que se asemeja a la forma en que funciona el cerebro humano.
Nuestro equipo de expertos en IA está especializado en desarrollar e implantar soluciones de IA Generativa adaptadas a sus necesidades empresariales. Proporcionamos asistencia integral, desde la selección del modelo de IA adecuado hasta su diseño y puesta a punto para obtener resultados óptimos. Con nuestra experiencia y apoyo, podrá liberar todo el potencial de la IA Generativa para su negocio.
Nuestro equipo le ayuda a identificar posibles casos de uso de la IA generativa dentro de su organización. Llevamos a cabo estudios de viabilidad para evaluar la viabilidad y el impacto potencial de la implementación de soluciones de IA generativa, proporcionándole información para tomar decisiones informadas.
Aprovechando nuestro conocimiento de normativas críticas como GDPR, CCPA e HIPAA, evaluamos su solución de IA generativa garantizando el cumplimiento del sistema. Esto mitiga los riesgos potenciales al tiempo que mantiene la máxima integridad de los datos.
Nuestros servicios de IA Generativa están diseñados por expertos para aliviar los problemas más comunes, como los ciclos de desarrollo que requieren muchos recursos y las limitaciones presupuestarias. Aprovechando las herramientas y soluciones de IA Generativa existentes, desbloqueamos rápidamente el potencial sin explotar de sus datos, impulsando la innovación, minimizando las interrupciones y ofreciendo resultados rentables pero notables.
Nuestro equipo desarrolla soluciones de IA generativa a medida que se adaptan a sus necesidades empresariales. Estamos especializados en la optimización del rendimiento, la integración y el despliegue de modelos, y la asistencia y el mantenimiento continuos. Todo ello para garantizar la perfecta integración de la tecnología de IA generativa en sus sistemas actuales. Nuestros servicios incluyen la preparación y el modelado de datos, el desarrollo y la implementación de algoritmos, y la asistencia y el mantenimiento continuos.
Nuestros expertos emplean ingeniería rápida para ajustar los LLM a sus tareas. Seleccionamos modelos preentrenados adecuados y los entrenamos en conjuntos de datos relevantes. Mediante el aprendizaje por transferencia, el aumento de datos, el descenso de gradiente y el ajuste de hiperparámetros, mejoramos el rendimiento. La cuidadosa selección de datos, las instrucciones precisas y la evaluación del rendimiento garantizan la eficacia de los LLM.
Ofrecemos programas integrales de capacitación y soporte, dotándole de las habilidades y conocimientos necesarios para utilizar eficazmente las soluciones de IA generativa desarrolladas junto con un proceso de adopción sin problemas.
La IA generativa consiste en supervisar y actualizar el modelo de IA generativa a lo largo del tiempo para garantizar que siga produciendo resultados de alta calidad. Esto puede incluir el reentrenamiento del modelo con nuevos datos, el ajuste de los hiperparámetros o la arquitectura del modelo, o la aplicación de otras técnicas para mejorar su rendimiento. El mantenimiento también implica abordar cualquier problema o error que pueda surgir durante el despliegue, como sesgos en los resultados generados o ineficiencias computacionales. Además, el mantenimiento puede incluir la actualización del modelo para ajustarlo a la evolución de la normativa o a consideraciones éticas, así como la optimización de su consumo de energía y su huella de carbono.