que
és un dia molt apaigut. Moltes gràcies per haver-nos atès. Fins aquí
el programa d'avui.
Hola, bon dia. Avui tenim aquí l 'honor de tenir l'Alberto Robles del
Grup CC, que ens farà, ens vindrà a explicar, bueno, no recordo com es
deia la presentació. La intel·ligència artificial...
Perfecte.
Bé, però aquests no ho poden preguntar. Sí, sí, sí. Perfecte, m
'escolteu bé, no? Vale. Bueno, lo més important de mi, en tot cas, és que
he treballat al labo i he estudiat a la FIP. A partir d'aquí tot el que va
passar al darrere ja té poc interès. M'he dedicat i he passat a un
fabricant de sistemes d 'intel·ligència artificial amb
tecnologia pròpia, he muntat una startup i ara estic al Grup CC, que
és un grup, perquè qui no el conegui, és un grup de logística que té 11.000
treballadors, està a 15 països, i podeu imaginar una mica l'impacte que
té tot el tema de big data intel·ligència artificial a un negoci
com aquest. Un petit disclaimer, i és que soc informàtic, no soc matemàtic,
jo soc el de sota. Llavors, parlarem de molts conceptes matemàtics que no
tinc la capacitat d'aprofundir, no me 'l tingueu en compte. Jo tinc aquesta
visió que m'ha donat la meva experiència. Llavors, jo volia
començar, vaig una mica de pressa perquè tenim 40 minuts i moltes
cosetes que compten, però jo volia començar amb un petit vídeo que m
'ajudarà a establir una mica com funciona tot això que anem a parlar
avui.
Well, I know what you're going to say. Nowadays anyone with a bunch of
spare waves can actually draw mushrooms on an oscilloscope. Or
butterflies.
Or the dead star.
But that doesn't really sound like music.
Vale, què acabem de veure? Que és un oscilloscopi. Un oscilloscopi agafa
unes senyals i les dibuixa en una gràfica. Al final el que està fent al
darrere és un XI i dibuixant els puntets de les dades que està veient.
Tot el que hem vist ara en els dibuixos han sigut creats amb un
oscilloscopi amb un software que el que fa és, tu li dius, vull dibuixar
una caixa o una casa o l'estrella de la muerte, i el que fa és generar una
funció matemàtica que genera els punts que fan que l'osciloscopi
dibuixi tot això. Al final la concursió és que tot el nostre
món són funcions matemàtiques. Quan nosaltres parlem, el que ja és un
model matemàtic al darrere, hi ha una funció que descriveix com hi ha una
vibració, hi ha l'aire, surt, té una certa entonació, té una certa
freqüència i produeix la meva veu. Llavors no és sorprenent que hem
aconseguit que una màquina reprodueixi les veus, perquè al final
l'únic que ha de fer és entendre quines són les freqüències i
reproduir això amb unes fórmules que tothom coneix ara mateix. De fet
això, quan vaig començar, feia una assignatura extra que es deia cálculo
infinitesimal, que bàsicament era que jo anava a un laboratori, agafaves
mesures i diies quina és la pressió atmosfèrica i quin és el punt d
'evolució de l'aigua. Tu anaves agafant mesures al laboratori i
sortien aquests punts. I d'aquests punts tu intentaves deduir quina era
l'equació matemàtica que regia en alguna manera el punt d'evolució d'un
líquid depenent de la pressió atmosfèrica. Com que aquesta equació
existeix, és molt complexa, es van ajuntar dos senyors i van aconseguir
aquesta història. Depèn de més variables, però el bàsic és això. Amb
càlculo infinitesimal, el que ho feia era agafar funcions matemàtiques
genèriques, com pot ser una seqüència de Taylor, que és aquest tipus d
'equació matemàtica que és 1 més x al quadrat, més x al cub, a la quarta, a
la cinquena, i anar afegint paràmetres fins que aquesta funció s
'adaptava al dibuix dels punts que tu havies agafat al laboratori. Aquí
teniu un exemple, això és molt bàsic, variem els paràmetres de la funció i
el que fa és redibuixar la funció fins que s'apropa a una que nosaltres
volem. Això és el principi més bàsic de simulació i de Machine Learning.
Al final, amb aquestes històries, el que nosaltres tenim és una sèrie de
dades que hem recollit, aquestes mostres que abans parlàvem que poden
ser esviajades i el que anem a descobrir és una funció matemàtica
que tingui les capacitats de reproduir tot això, de manera que ja
tinc un model matemàtic que em permet simular un event que es passa a la
vida real, ja sigui la meva veu, ja sigui la meva cara, ja sigui el que
sigui. Això amb estadística es fa servir molt, això és un exemple de
quan va començar la pandèmia de Covid, de dades recollides a
Alemanya, com van treballar en descobrir l'equació que ens permetia
conèixer les onades que venien de Covid en funció de les estadístiques
i les dades que tenien abans. Llavors, la línia blava és la línia
que van reproduir en una equació matemàtica que, com veieu, s'ajusta
força bé a la realitat, que és la línia vermella. Fins i tot, aquí,
aquest dia va ser l'1 de març, el dia del treballador, i no hi ha dades
recollides d'aquest dia i totes les dades del que va passar aquest dia es
van acumular el dia següent, per això hi ha el forat i el pic a sobre, però
la funció ens diu que en realitat es van distribuir d'aquesta manera. Amb
tot això vam poder començar a treballar preveient una mica quines
pacients aniríem a tenir, quines necessitats tenien, o sigui, això és
part de la nostra vida, la vida real.
Llavors, amb això quina és la idea? Hi ha certesa, duda i probabilitat, i
després hi ha el 95% de probabilitat. Que bon dia això és! Molta de les
nostres vides avui en dia està basada en dades estadístiques recollides. No
és una qüestió només del machine learning i la intel·ligència
artificial. Les decisions que es prenen des del punt de vista medi com
el Covid o des del punt de vista estadístic a l'INE, per exemple, l
'Institut Nacional d'Estadística, ja cada vegada fa menys enquestes pel
carrer per saber com estan les coses, perquè al final si ha de treballar
amb una estimació del consum de la societat, el que fa és anar al BBVA,
que té un 10% de les transaccions que es fan en tarja de crèdit, i dir-li
escolta, em donen aquestes dades que faré un model predictiu perquè amb un
10% del que es gasta a la societat, ja tinc capacitat per fer un model
molt acurat amb un 95% de fiabilitat del que està passant a la societat.
Penseu que al BBVA abans deia el company amb molta raó que el banc ja
no té que robar, ja té la informació, ja té totes les dades. Pensa si tu
tens la hipoteca al banc, tu pagues l 'escola dels nanos allà, tu el
Netflix, el tot, fas la teva transacció amb la tarja i sap on t
'has tallat el cabell, on t'has comprat el pa. Tens tota aquesta
informació i ja pots modelar amb un nivell de certesa molt alt quin és el
comportament de la societat i quin tipus de productes pots col·locar o
necessita. De fet, tot segur que teniu ja que presta muy preconcedido
i coses d'aquestes. Ja arriba el Nadal i tot això. Llavors, això és el
que es coneix com és l'anàlisi estadística de tota la vida, però la
diferència és a la component de Big Data, és com hem acumulat aquestes
dades, com hem aconseguit tenir no només el 10% de transaccions amb
tarja en un únic punt, sinó que aquest punt sigui una base de dades i
podem tractar i podem fer anàlisis amb ell i tirar cap a models
predictius. Però els principis bàsics existeixen fa molt de temps.
Llavors, com passem d'aquí a la intel·ligència artificial? Hi ha un
cas que a mi m'agrada molt que és Aquest és un dels exercicis bàsics
dintre de intel·ligència artificial, que és un model que fa predicció d
'escriptura. El que veiem allà a l 'esquerra en vermell és un número 7.
I el que tenim aquí és un model que hem fet és aplicar una funció
matemàtica que en funció de la pressió, això està pintat en vermell
perquè es vegi millor, però és una escritura amb l'apis normal i
correcte. En funció de la pressió que detecta amb una matriu específica
assigna un valor numèric a aquesta pressió. Llavors, quan més forta és
la pressió li assigna un 1 i si no hi ha cap escritura li assigna un 0. Amb
el qual aconseguim traduir, per dir -ho d'alguna manera, aquest dibuix
amb una matriu de números. El que comencem a fer és aplicar
transformacions matemàtiques, productes de matrius, per dir que què
passa si aquesta matriu la multiplico per aquesta altra. I llavors... Què
ha passat aquí? He sigut jo?
No, s'ha apagat aquí el sistema, l 'ordinador continua. Help? No.
Sí, sí, però qual?
Un sust.
Reset? Mira, sí, hem tornat, hem tornat. Bueno, important no parar
massa amb la mateixa transferència. Llavors, què estem fent? Estem
aplicant productes matricials que el que busquen és simplificar la imatge
original per intentar trobar patrons. Si ho podeu imaginar com si fos
aplicar llum a aquest set i buscar quina és el relleu com si fos
tridimensional. Si us fixeu aquí, és com si tingués certa elevació, en
aquest cas. Llavors, ara enfoquem d 'un altre costat i llavors ensenyalem
des d'una altra orientació. I aquí, quan parlem de xarxes neuronals, al
final el que tenim és una imatge original, un valor numèrica dintre d
'aquesta casella original, que li apliquem una certa transformació i
ens produeix un altre valor. Aquest valor serà un valor patrós
significatiu del que representa aquest set. Si jo apliqués la mateixa
transformació amb un dos tindria una altra ombra, no seria exactament el
mateix dibuix. Llavors, això quan ho multipliquem amb moltes visions des
de diferents punts de vista és quan aconseguim una certa capacitat i una
certa identificació de les característiques intrínseques que fan
que això sigui un set i no sigui un nou, per exemple. I això és el més
bàsic. Deixeu que us ensenyo...
això en la vida real. Vull ensenyar -ho ara. Vinga, va. A veure... La
resolució de la pantalla és molt gran.
Vinga.
Va.
A veure si carrega.
A veure amb els dibuixos.
Ah, la velocitat d'internet... Vale, què estem fent? El MINS és un conjunt
de dades d'exemple clàssic a dintre del món de la intel·ligència
artificial, un que es fa servir per veure si el teu algoritme és capaç d
'entendre aquesta escritura i distingir si tu has escrit un set, un
nou, un vuit, un u o el que sigui. És un dataset que està tot anotat. Què
vol dir? Que totes les imatges que tenim d'aquest dataset, que són
milions, està dit això és un set, això és un u, això és un u. A partir
d'aquí, apliques un algoritme, pot ser molt fàcil, com el que he
demostrat, una mica més complexa, i li dius una màquina. Aquí tens un
conjunt de dades que et diria això és un set, això és un vuit... Fes tot
tipus de combinacions com les que fèiem a la sèrie Taylor. Posa un 3 a
veure què surt, posa un 2 a veure què surt, posa un 0,5 i genera aquest
núvol de relacions de cosetes. De manera que jo li dic aquí, escolta,
vull buscar un set, i veieu que la màquina és capaç d'identificar aquest
núvol de dades, tot el que són sets, basats en el seu model de predicció.
És perfecte, no, perquè veiem que hi ha sets per aquí que hem perdut,
segurament amb una mica de detall no sabríem nosaltres si això és un set i
és un u, té un cert grau de certesa o de probabilitat. Normalment el model
és bo quan arriba un 95%. Imagineu que vosaltres aneu al metge i us diu,
ostres, jo estic més o menys segur que està vostè curat amb un 95% de
certesa. Bueno, sempre queda un 5% però estàs més o menys tranquil.
Més cosetes, continuem amb el nostre.
La presentació ara us diré però està disponible en principi i sempre que
faig alguna referència, algun tipus de coses d'aquestes, a sota intento
posar una adreça on podeu trobar més informació del que estem parlant.
Llavors, conclusions. Nosaltres, el nostre servei és molt bo en trobar
patrons. Precisament, les xarxes neuronals d'intel·ligència artificial
el que fan és simular com funciona el servei i per això són tan bones
trobant patrons. I és bàsicament el que fan, no fan res més. Si nosaltres
mirem aquesta imatge, aquesta és fàcil veure que posa l'OF, aquí és
una mica més difícil però encara es distingueixen els números, aquesta ja
és per als iaios, aquí veurem un dinosauri. Aquestes són, recordeu,
esterogrames, no me'n recordo com es deien que tenies que creure per veure
una figura en 3D. Però al final són molt bons en trobar patrons. Llavors,
a intel·ligència artificial tot el que ha passat és que hem agafat
conceptes d'analítica de dades, traspassats al concepte de xarxa
neuronal a aquesta capacitat d 'exploració i hem començat a explotar
aquesta capacitat per fer màquines capaços de trobar patrons. Aquí hi ha
cosetes, però abans d'entrar amb les coses bones i dolentes del que està
passant, us comento una mica com ha evolucitat el concepte de xarxes
neuronals. El que us ensenyava abans, al principi, era una xarxa molt
simple, és tinc unes dades d'entrada, aprico una funció, tinc unes dades de
sortida i aquesta és la xarxa neuronal més bàsica que és del 1950.
No és que això ha arribat fa dos dies. Què ha passat des de llavors?
El camí més gros ha arribat al 2017, però abans d'això sí que ha passat
quan comentaven que el jefe científico de meta és aquest senyor,
Jean LeCun, que va descobrir, entre cometes, a plantejar les xarxes
convolucionals. També hi ha les xarxes recurrents i tot això són dues
millores sobre la idea principal. A les xarxes recurrents quina és la
idea? La idea és que hi ha un cert context per analitzar les dades. Si
jo faig un anàlisi i veig que això és un 7, al millor tendria més sentit si
jo sé que estic mirant una matrícula d'un cotxe, perquè la matrícula d'un
cotxe pot tenir un 7, pot tenir un 8, però no té sentit que vingui una
letra B o una letra O, perquè té una certa estructura i ha de complir un
patron. Les xarxes recurrents, neuronals, el que fan és reinsertar
aquest context quan tu vas analitzant les dades. En un moment determinat
diuen que estàs mirant una matrícula i un cert context. A les xarxes
convocionals la idea és més o menys el mateix, però té la capacitat de
simplificació. Per dir-ho d'alguna manera, a la imatge que veiem del 7,
després de la transformació s'ultria un altre 7, però que tenia destacades
unes certes característiques, però la imatge resultant era la mateixa. A
les xarxes convocionals la idea és que el que vull és l'essència d
'aquest 7. Quina és la informació bàsica que distingui que això sigui
un 7? Les xarxes convocionals segueixen el mateix patró que les
xarxes d'abans, però el que fan és que són molt més ràpides perquè
tracten menys informació. Cada vegada que tu analitzes una informació
redueixes la quantitat de dades que estàs treballant. Arribes a l
'essència del que estàs analitzant. I el gran canvi arriba al 2017, quan
els senyors de Google, 7 o 8 senyors de Google, treballant amb un problema
de traducció automàtica per Machine Learning, diuen que s'agrada aquesta
idea de context, però la hem de posar una mica més en voga. Per això van
fer una cosa que es diuen els Transformers. Els Transformers és la
gran revolució que ha canviat el que ha permitit el xap GPT i companyia.
Amb els Transformers el que s 'implementa és el concepte de
memòria, que quan tu estàs analitzant una gran quantitat de dades, tu te'n
recordis de com vas començar l 'anàlisi. Això és més o menys el que
fa. Ho mirarem una mica més en detall, però abans una mica de
vocabulari només perquè estigui de referència. Això són paraules que es
fan servir, però que els conceptes són bastant fàcils, per això faré una
mica de repàs. Input són les dades que li donem. Funció d'activació és
la funció que decidim aplicar, sigui aquesta funció de Taylor, aquesta
transformació matricial per treure les cosetes i ja està. Paràmetres són
els números que la xarxa neuronal intenta esbrinar per ajustar la
funció a que sembli a les dades. I per paràmetres són les dades que
posem nosaltres o els paràmetres que posem nosaltres a la funció quan
decidim quin tamaig tindrà la nostra xarxa neuronal, quin tipus de xarxa
neuronal. Els paràmetres es troben automàticament per força bruta, tu
vas provant números fins que s 'ajusta, els hiperparàmetres els
decidim nosaltres. Estratègies semblen com hiperparàmetres i
hiperparàmetres són dades que nosaltres fiquem a la funció.
Estratègies són quines funcions escollim nosaltres. Predicció és el
resultat, pèrdua és la diferència que hi ha entre la predicció i la
realitat. D'aquí pugem una mica en un concepte que es diu precisió i ricol.
La precisió és aquest concepte de quan m'ajusto a la realitat, però el
ricol és si jo entenc que això és un resultat val. O sigui, jo puc dir-te
això és un got i encertat, però puc dir-te no sé el que és i això és un
got. Llavors, fallar, fallar no he fallat, però t'he dit que no sé el
que és. Llavors, tu pots tenir un sistema que tingui molt bona
precisió, però que estigui obviant molts casos i, per tant, tampoc et
serveix. Depèn com vulguis tu tractar el problema, intentaràs fer o bona
precisió o bon ricol. Si tu estàs buscant signes de càncer a una
radiografia, tu vols estar molt segur que trobes un càncer per no dir-li a
algú que tens càncer i no és veritat. O al contrari, tu pots dir no, no, jo
vull veure quan hi ha la mínima possibilitat que sigui un càncer, no
m'importa que la precisió sigui una mica merda, però prefereixo això que
no perdre la capacitat de trobar un cas que d'una altra manera hagués
obviat. Després hi ha el concepte d 'overfitting que és un concepte molt
divertit. Si tu forces molt a la màquina a que s'ajusti a la realitat,
com tu no tens dades completes, et poden passar coses d'aquestes. Et
poden sortir funcions que s'ajusten molt bé a les teves dades però que
als forats que has deixat, a aquesta funció se li va l'olla. Això és una
mica compromís de dir clar, si jo forço aquesta funció a ajustar-se per
passar directament per totes les dades, pot passar coses com aquesta
que passa per punts, però després els resultats que té no són coherents amb
el que nosaltres intuïm que hauria de fer la funció. Aquí intuïm que la
funció no hauria de pujar sense límit, sinó hauria de continuar
aquesta curva. Això és un problema que tenim d'overfitting i això com es
fa, tu enganyes a la màquina i no li dones totes les dades. Si tu tens un
conjunt de 100 dades, li dones 50, li dius ah, la tira, i quan acaba de fer
aquesta funció li dones els altres 50 que no coneixia la màquina per veure
si s'ajusten correctament.
Què més? Transformers, això és un paper, es pot consultar, està a
internet, era un paper teòric i té l 'explosió més gran que té al
llenguatge, perquè el llenguatge treballa per concepte, per context.
Si veieu la frase del davant de la dreta, my jaguar eats gas, és una que
ha fet servir moltes demos per demostrar la capacitat que tenia un
software que nosaltres fabricàvem, que és de diferència entre my jaguar
eats gas and my jaguar eats meat. Una cosa és el cotxe i una altra és l
'animal. La desambigüació de conceptes es produeix per context. Si
jo analitzo jaguar sense entendre que el que ve al darrere és gas o es
meat, jo no agafo la bona acepció d 'allà o ara en aquest cas. No tinc
informació suficient. Llavors, el context, aquesta idea de tenir
memòria, però és una memòria que no és només al passat, és una memòria
que és a futur també. Quan jo estic introduint nova informació, torno
enrere i revaluo la que ja tenia i veig si té context i és la bona
acepció. Això al final, el que construeix, és una mica el que us
ensenyava aquí, però ara ho veurem amb paraules.
Clar, l'estic veient jo, però vosaltres no. Un segon...
Aquest, val. Està carregant. Aquí hi ha 10.000 paraules, si no m'equivoco,
de l'idioma anglès i és la visualització d'un model. Aquest
model el que té són les paraules connectades segons la interpretació
que s'ha fet analitzant el text. Aquesta connexió, aquí la
simplifiquem i mostrem tridimensional, en realitat és
multidimensional. Si jo agafo, per exemple, la Sagrada Família, per un
costat està relacionat amb Barcelona perquè està geogràficament a
Barcelona, però també està relacionat amb Gaudí, perquè és una obra de
Gaudí, però també està relacionat amb religió, perquè és un lugar de cult.
Cadascuna d'aquestes relacions representa una dimensió. Quan
nosaltres parlem de xat GPT, es parla de dos conceptes. Es parla de quantes
dades s'han alimentat aquest sistema, quantes documents s'ha mirat al xat
GPT per extreure aquestes relacions, però es parla també de quantes
dimensions, quantes paràmetres s'han posat, i es parla de milions de
paràmetres, perquè el llenguatge té aquesta capacitat de ser molt ric i
tenir relacions que no són les evidents. He nombrat quatre, però hi
ha molts més. Jo agafo qualsevol història aquí, jo agafo gas, el
mateix, veiem que gas té relació amb gases, no em diguis per què, amb
Madagascar, amb gasolina, Vegas, Papà... Jo agafo aquí Iagua, i veiem
que estadísticament ha sortit una relació més simple. Llavors agafo jo
què sé, és que no sé quin vocabularia, Mèxic, per exemple,
Mèxico, Mèxica, Mexicana, etc. Qualsevol punt d'aquí estableix una
relació, que en aquest cas és una distància tridimensional, però si
tenim molts més dimensions serà un model molt més ric, però ens aporta
aquesta història. Vinga, anem a seguir.
A partir d'aquí de la inversió, la invenció dels transformers i de la
seva implementació pràctica, tot el que ha vingut després és una manera
intel·ligent d'aplicar aquesta tecnologia. Una de les coses que fa
el transformer és un principi molt simple. El que fa és... Jo intento
agafar... Veiem aquest gràfic d'aquí a dalt.
En aquest d'aquí. La idea bàsica del transformer és que es basa en un
codificador i un decodificador. El que intenta fer és... Jo agafo
aquesta imatge i la redueixo a una essència, la mateixa idea que tenien
les xarxes comulacionals. Ara intento reconstruir a partir de l'essència la
imatge original i veure que hi ha poca pèrdua d'informació. Jo puc, d
'alguna manera, sense saber perquè no tinc totes les dades originals, però
amb la informació que tinc, el que estic generant es sembra molt a la
imatge original. Aquest és el principi dels transformers. Es parla
d'una transformació perquè es codifica i es decodifica. Al mig hi
ha el codificador i el decodificador. Tenen implementacions de memòria.
Memòria curtermini, memòria llartermini, memòria futura, etc.
Això està una mica a la presentació de la transparència d'abans. Sense
entrar en massa detall, quan nosaltres parlem d'un deep fake, què
és? És una aplicació d'un transformer on jo he agafat una imatge d'algú, l
'he reduït a la seva essència, soc capaç de reconstruir aquesta imatge a
partir de la seva essència, però el que fem amb el deep fake és que jo
substitueixo aquesta reconstrucció, que aquest algoritme és per
reconstruir la meva cara, la substitueixo per l'essència d'una
altra cara. El que fa el sistema és aplicar dades d'una altra persona
però a la meva essència. El resultat és una cosa que sembla a mi perquè té
la mateixa estructura, perquè està en la cara del Tom Cruise, però té els
meus ulls, la meva boca, les meves orelles, i així és com es fa un deep
fake. És una aplicació intel·ligent del mecanisme de transformers fent
aquest truco, per dir d'alguna manera. Quan veiem sistemes que són
capaços d'identificar objectes a dintre d'una imatge, com aquest aquí,
el que es fa és dir que aquí tinc un problema, que el que faig és agafar
la imatge, dividir-la en una matriu, agafar-la aquí i dir això a què
sembla?
A un animal. Vaig fent, vaig fent, vaig fent i identifico i al final dic
que tot aquest quadrant és d'un animal, aquest quadrant és de
bicicleta, aquest quadrant és d'un cotxe. Són estratègies, però el
mecanisme intrínsec que hi ha és exactament el mateix. Amb l'anàlisi
de llenguatge natural és exactament la mateixa idea, els transformers són
els mateixos. Quina és la diferència que es produeix amb l'anàlisi de
llenguatge natural? Jo normalment ho explico amb una metàfora, i és,
imagineu que un dia hi ha un concurs que diu ah, vull veure quanta sorra
hi ha a aquesta platja, i us ve un tió matemàtic, molt sessut, i diu
bueno, jo faré un anàlisi per metres cúbics, més o menys, per calcular,
veig la profunditat, i un altre diu sí, però la densitat tu és la mateixa
si tu estàs a prop de l'aigua, perquè és molt més compacte, llavors hem d
'afegir una funció que tingui en compte la distància que tu estàs amb
el litoral, i van venir uns senyors a Open AI i van dir si em dones mil
milions, jo agafo tots, i és el que van fer, es van gastar mil milions de
dòlars i agafar amb força bruta i analitzar milions i milions i milions
de document, i posar milers de persones a corregir els errors que
demostrava el sistema i ho van fer per força bruta, per això és tan
difícil que algú ara estigui a l 'alçada d'aquesta gent, perquè ho van
fer de tapadillo, es van passar 4 o 5 anys des que va sortir això, ficant
informació dintre del sistema, qualsevol altre que vingui va 4 o 5
anys al darrere, llavors hi ha aquesta competició per arribar a on
està aquesta gent.
Anem a la... per practicar, que parlo massa. Anem a veure... cosetes.
Tot el que us he ensenyat i us ensenyaré avui ho teniu publicat al
github, això està també a la presentació on ho podeu agafar.
Bàsicament veurem 3 cosetes.
No sé si sabeu què és el Google Collab, ho explicaré molt ràpidament.
Això és un invent, els notebooks, que va sortir del món acadèmic i la idea
era... hi ha vegades que jo vull explicar coses com ara, implicar un
cert codi, llavors el que tinc aquí és un notebook tradicional, però que
té al darrere una màquina virtual. Anem a enxagar la màquina virtual.
Ara quan connecti...
i això és el que tinc assignat a la meva màquina virtual. 12GB de RAM, un
tal disc i no sé quin... CPU i totes aquestes llibreries que ja estan
preinstalades a la màquina virtual. Això que em permet, que al mig d'aquí
jo puc posar un text o puc posar una línia de codi. Aquesta línia de codi
s'executarà amb aquesta màquina virtual. El que veiem aquí no és una
simulació, sinó que és realment una màquina que ho està processant. Una
mica també de context. Hi ha tres laboratoris que podeu seguir, copiar
i provar amb tota la informació i tot el detall. El primer va orientat a
com fer l'anàlisi estadística. T 'explico una mica la problemàtica de
treballar amb Big Data. Un dels problemes de treballar amb Big Data
és que tu tinguis la informació, no vol dir que aquesta informació sigui
útil o activable. Per exemple, imagineu el cas del BBVA, que té
totes les seves transaccions que s 'estan fent. Però clar, aquestes
transaccions, com t'arriben? On estan? Com fas que estiguin en un
únic punt? Perquè tens un A, aquest caixa automàtic, només envia la nit
aquestes dades a la central. La central d'Espanya, que no és la
mateixa d'Estats Units. A més a més, les dades estan en format americà.
Tenim dòlars, les dades canvies d 'ordre. Hem de fer aquesta agregació
de dades i poder treballar amb tot això. D'aquí surt tota una línia de
treball que inclou des de com s 'emmagatzemen aquestes dades, com es
processen, què vol dir processar en temps real i què vol dir no, quan és
necessari fer aquesta història. I aquí teniu el que va canviar el món
amb els últims deu anys des del punt de vista de tecnologies. Algunes us
sonaran des del punt de vista d 'anàlisi, unes altres també seran més
familiars. Tothom parla del data warehouse, del data lake. Són els
conceptes de dir jo tinc dades aquí, ara mateix les deixo aquí i ja les
miraré quan pugui. Però no vull perdre aquesta informació. Per aquí
hi ha tota la carrera del cloud. Quan els senyors de Google, Amazon i
Microsoft van dir jo tinc molts servidors, jo puc subcontractar, puc
donar-te la capacitat de càlcul que jo tinc, la capacitat d'emmagatzemar
aquestes dades que jo tinc i tu pots fer-les servir. Tot això va canviar
el món d'anàlisi estadístic de passar de fulles d'Excel a començar a
tractar teres de dades. Una de les coses que més notem, que ho vam veure
amb l'anàlisi del Covid, és el que es diu al Time Series Forecasting, que
és com agafar dades i veure si hi ha un patró que d'alguna manera
identifica una certa repetició d 'aquesta informació. Coses que han
passat en el passat que tornaran a passar ara. Normalment al Time Series
Forecasting, imagineu que això sigui intensió de compra i estàs treballant
per al grup Inditex. Si això és ara, vols saber quantes prendes he de
fabricar o quantes he de donar aquestes festes a les tendes per no
quedar-me sense stock. Llavors, què faig? Miro el passat i a veure si el
passat em dona un cert patró de compra que em fa preveure per on van
les coses.
I no sé fins a quin punt voleu mirar, però què tenim aquí? Tenim un codi
que bàsicament agafa dades d'un fitxer... No sé si us veu bé...
No em deixa, això canviarà... No sé com es canviarà...
Quan es passa a la pantalla els colors es perden una mica. Aquí el
que estem veient és...
Dades agafades d'un Excel, que en aquest cas està online, agafat un
Excel qualsevol d'activitat d'una xarxa web i li he dit que les
carregui. Anem a fer servir un model que es diu Profed que aquest ha d
'inventar per Facebook. Facebook és una de les primeres empreses que va
treballar amb el Big Data. El pare de les xarxes CNN, el Jean LeCun està
treballant per Facebook ara mateix i perquè el seu objectiu és precisament
entendre el comportament de les persones per vendre aquesta
informació. Aquesta informació es pot vendre des del punt de vista d
'anuncis o es pot vendre des del punt de vista de comercial per muntar
tendes. Aquí a Espanya no té gaire impacte però molts països del sud i d
'Àsia hi ha tendes que assisteixen a Facebook com a Amazon o altres
marketplaces. Ells tenen un dels millors sistemes per buscar patrons a
dintre de comportaments i el patron més bàsic és la repetició temporal,
coses que han passat en el passat i que tornin a passar. Jo el que li
estic dient a aquest model és agafar aquestes dades que he carregat de l
'Excel anem a fer un període anual o sigui, anem a analitzar això des d'un
punt de vista anual podria ser diari, semestral, setmanal que vulgui i fes
una mica una prospecció d'aquí 10 anys vista. Això no executaré, però
bàsicament el que surt aquí és amb les previsions que tinc, amb el que
he vist del passat, això seria el valor que estic preveient per aquest
dia amb un marge d'error que fa variar aquest valor entre aquest
número mínim i aquest número màxim. Al final, em surt aquest patron i és
capaç només agafant dades d'un parell d'anys fer una predicció a 10 anys
vista. Ara mateix, situació real, Inditex està fent amb les seves
ventes està fent predicció a un any vista. O sigui, 10 anys no, però un
any vista sí. Ells ja saben més o menys qual va ser la intenció de
compra a finals de 2024 a aquestes dades amb un marge d'error aquest
95%, o sigui, alguna cosa que és activable. Aquí tenim les
descripcions de les coses que es poden fer en la Profit.
I únicament ensenyar-vos...
A veure si això carregarà i no triga massa... No, he d'executar-ho tot. Si
jugueu amb això, a part de les dades de la llibreria que hi ha per fer
aquestes prediccions, hi ha com visualitzar aquestes dades i
treballar amb elles. Us queda com a referència. Tema chat GPT i el que és
l'anàlisi del llenguatge. La base és el que vam parlar, és com analitzo
textes, construeixo aquests models de relació i com a partir d'aquí li puc
demanar coses a aquest model. La cosa més fàcil, per dir-ho entre cometes,
és la generació de text, que és dir el predictor del WhatsApp. Jo escric
dues paraules, quina és la següent, probabilisticament, més probable.
Llavors és quan fa la sugerència i fa això. Llavors, amb el tema del
llenguatge, hem arribat als transformers, però la veritat és que
portem molt de temps donant-li voltes al tema del llenguatge, per raons
òpies. Els temes de traducció, d 'anàlisi, classificació, els OCRs
actuals fan servir intel·ligència artificial, no només per entendre què
s'ha dibuixat com hem vist amb el set, sinó per entendre dintre les
possibilitats, si no ho veig amb claretat, quina és la paraula més
probable que fa fit amb el que estic veient. Això ha crescut amb els òpies
en una velocitat tremenda. Aquí aprofitaré i comentaré unes cosetes,
però bàsicament és... amb texte fem, no només la generació de textes, que
és la generativa xatgpt i companyia, es fan classificacions, imagineu amb
gestió documental, jo li puc donar teres i dir això què són. Mira, això
és un contracte, això és una sentència judicial, això ho hem fet
per exemple per al Conseller General del Poder Judicial, agafem tots els
documents legals i es classifiquen perquè siguin accionables, perquè tu
busquis una sentència judicial amb referència a tot això i tinga aquest
context. Tinc la capacitat de fer servir aquest model per preguntar-li
coses arreu d'un text. Tinc la capacitat de dir-li si tu veus això,
quina intenció té? Això és positiu o és negatiu? Com ho interpretes tu i
ho classifiques? Això té la capacitat de funcionar amb els exemples que
nosaltres li hem donat. Fer resums, fer preguntes i obtenir respostes que
no existeixen, què va a buscar dins d 'aquests contextes? Abans d'altre els
detalls, hi ha diferents models del llenguatge. El xatgpt és l'exponent
més bèstia que hi ha en aquests moments per a la complexitat, però hi
ha d'altres que es poden fer servir i que funcionen bastant bé. Per fer
servir això, jo volia recomanar-ho si no coneixíeu, un joc que es diu Hug-n
-Face. Hug-n-Face és com un Amazon, és un marketplace però de models i de
dades. Aquí pots dir que estic buscant un model amb capacitat de fer
anàlisis de visió per computador i vull fer classificació d'imatges.
Puntes aquí i tens tota la gent que ha publicat models de classificació d
'imatges. Aquí hi ha els models open source de Google, de Facebook, de
Microsoft, o sigui aquí hi ha tots. No hi ha xatgpt4, però hi ha xatgpt2,
per exemple. Tenim el model de xatgpt2.
Aquesta és una versió menys potent, però que pot fer exactament igual que
fa l'altre. Aquí veieu que li he donat un exemple de dir Escolta, fem
generació de texte, my name is Julián Electo, continuar play with frame,
big fan of, i podria continuar aquí si li deixés. Exactament la mateixa
idea que el xatgpt4 amb una característica més petita.
Hi ha models com el xatgpt2, el xatgpt5, si jo no estic controlant
massa el temps. No sé com anem. Sí? Vale, vale. 5 minuts, introdueixo i
ja està. Hi ha models més senzills, però que estan orientats per fer
traduccions, on aquest està entrenat a treballar amb l'alemany, per
exemple. Aquí teniu exemples de diverses coses aquí. Només per fer un
repart ràpid, classificació de textes amb sentiment anàlisi, aquí teniu
exemples, classificació en funció de característiques que jo li pregunto.
Escolta, aquest text que és de negoci, és tècnic o tal, fer un
sumari d'un text, explica'm una mica d'acabar això i t'ho fa amb una sola
sentència. Fer preguntes, aquí li hem donat un text a la wikipedia i li
preguntem, basat en aquest text, quina és la capital de França i tu
dius, París, amb un score del 99, 45%, generació de textes, etc.
L'últim cas que teniu aquí només per passar a sobre és amb imatges. Amb
imatges hem vist ja bastant cosa, únicament us volia ensenyar. Aquí
teniu com entrenar, a partir d'una base que ja identifica objectes,
persones o el que sigui, com entrenar i donar-li les teves pròpies imatges.
Amb aquest sistema hi ha un procés que t'explica pas a pas com entrenar
-ho i en aquest cas és un cas real on nosaltres a la meva empresa estem
identificats l'estat de la carga que ve dintre dels camions. Veiem si la
carga ha arribat en bon estat o ha arribat en mal estat. I això es fa
traient fotografies i dir-li que això és una carga en bon estat i això és
una carga en mal estat. I ja està, era una mica el que volia explicar.
Bon rotllo!