La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros (2)

Los LLMs permiten al Agente interpretar, planificar y decidir los siguientes pasos. Las Acciones son los pasos que toma el Agente, mientras que las Herramientas son recursos externos que el Agente puede usar para realizar esas acciones. Las Herramientas permiten a los Agentes interactuar con el mundo real y completar tareas. 

A continuación seguiré revisando los principales conceptos que nos permitan entender como funcionan los agentes de inteligencia de inteligencia artificial.  

¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM)?

Un Modelo de Lenguaje Grande (en inglés: Large Language Model o LLM) representa una de las tecnologías más avanzadas en Inteligencia Artificial, especializada en comprender y generar lenguaje humano de manera natural. Imagina una biblioteca digital masiva que no solo almacena información, sino que aprende a entender y generar texto como lo haría un humano.

¿Cómo funciona?

• Se entrena con vastas cantidades de texto de internet, libros y documentos
• Aprende patrones del lenguaje, desde gramática básica hasta contextos culturales
• Puede contener billones de parámetros que le permiten procesar y generar texto

Base técnica: La mayoría de los LLMs modernos se construyen sobre la arquitectura Transformer, introducida en el paper "Attention Is All You Need" (2017). Esta arquitectura revolucionó el campo del procesamiento del lenguaje natural, y fue la base para modelos pioneros como:

• BERT (Google, 2018)
• GPT (OpenAI)
• LLaMA (Meta)
• Gemini (Google)

Capacidades clave:

• Comprensión contextual del lenguaje
• Generación de texto coherente
• Respuesta a preguntas
• Traducción
• Análisis de sentimientos
• Resumen de textos
• Programación y depuración de código

La arquitectura Transformer y sus avances posteriores han permitido que los LLMs actuales puedan procesar y generar texto de una manera que cada vez se acerca más a la comprensión humana del lenguaje.

Nota: Este es un borrador de la presente entrada. 

Bibliografía recomendada:

1. Libros fundamentales:

• "Hands-On Large Language Models" por Mecha Bechara y Ashwin Kumar (2023) - Una guía práctica para entender y trabajar con LLMs

2. Papers académicos clave:

• "Attention Is All You Need" - El paper original que introdujo la arquitectura Transformer
• "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" - Documento fundamental sobre BERT
• "Language Models are Few-Shot Learners" - Paper que presentó GPT-3 y sus capacidades

3. Recursos en línea:

• Hugging Face Documentation - Documentación completa sobre transformers y LLMs
• OpenAI Documentation - Guías y documentación sobre modelos GPT
• Google AI Blog - Publicaciones técnicas sobre avances en IA y LLMs

4. Cursos en línea:

• "Deep Learning Specialization" por Andrew Ng en Coursera
• "Natural Language Processing Specialization" en Coursera
• "Practical Deep Learning for Coders" por fast.ai

5. Comunidades y foros:

• r/MachineLearning
• Stack Overflow - AI/ML tags
• Papers with Code - Implementaciones de papers de IA

 

La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros

El vertiginoso avance de la inteligencia artificial puede resultar abrumador. Hoy en día, interactuar con modelos como GPT, Gemini o Claude se ha vuelto tan común como usar cualquier otra herramienta digital. Y aunque a nivel usuario el proceso es relativamente simple - escribes una consulta (prompt) y obtienes una respuesta - el potencial de esta tecnología va mucho más allá.

La clave del éxito: validación y criterio

Como usuario, la clave para aprovechar la IA de manera efectiva radica en tu capacidad de validar las respuestas. Cuando puedes verificar la precisión y relevancia de lo que el modelo genera, la IA se convierte en una poderosa aliada para impulsar tu productividad. No se trata de confiar ciegamente en las respuestas, sino de aplicar tu criterio y conocimiento para sacar el máximo provecho.

Los orígenes de una revolución

Para entender cómo llegamos hasta aquí, es fascinante remontarnos al documento que lo cambió todo: "Attention is all you need". Este paper seminal, desarrollado en Google, introdujo una arquitectura de red neuronal revolucionaria conocida como transformer.

Lo verdaderamente interesante es que fue OpenAI, una startup en ese momento, quien reconoció el verdadero potencial de esta innovación. Su visión para aplicar y expandir esta tecnología ha sido fundamental en el desarrollo de los modelos de IA que usamos hoy.

Agentes IA en finanzas: más allá de la automatización

En el ámbito financiero, estamos apenas rozando la superficie de lo que es posible. Los agentes de IA son la tendencia de este año, estos son sistemas autónomos capaces de realizar tareas financieras.

Los agentes de IA representan una revolución en el campo financiero al trascender la simple automatización de tareas. Su verdadero poder radica en su capacidad de aprendizaje, adaptación y pensamiento autónomo, permitiéndoles analizar vastos conjuntos de datos para predecir tendencias y tomar decisiones inteligentes. Lo que los hace particularmente valiosos es su habilidad para interpretar datos no estructurados, como correos electrónicos y documentos financieros, algo que tradicionalmente requería intervención humana. Además, estos agentes no solo proporcionan análisis en tiempo real para facilitar la toma de decisiones estratégicas, sino que también mejoran continuamente su rendimiento a través del aprendizaje automático, adaptándose y refinando sus capacidades con cada nueva interacción y conjunto de datos que procesan.

Esta tecnología está redefiniendo el panorama del análisis financiero, combinando la velocidad y precisión de la IA con la capacidad de aprendizaje y adaptación que tradicionalmente se asociaba solo con analistas humanos.

¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

Basado en el curso AI agents course de Hugging Face

"Un Agente es un sistema que aprovecha un modelo de IA para interactuar con su entorno con el fin de lograr un objetivo definido por el usuario. Combina el razonamiento, la planificación y la ejecución de acciones (a menudo mediante herramientas externas) para cumplir tareas."

El modelo de IA más común que se encuentra en los Agentes es un LLM (Modelo de Lenguaje Grande), que toma Texto como entrada y también produce Texto como salida. Ejemplos bien conocidos son GPT4 de OpenAI, LLama de Meta, Gemini de Google, etc. 

En los próximos post compartiré mi ruta de aprendizaje con el objetivo de implementar un agente de inteligencia artificial en el ámbito financiero. 

5 libros financieros que todo geek debe leer este 2023

 Hola amigos, después de 5 años retomamos la actividad en el blog. Planeando algunas lecturas para este año encontré conveniente compartir una lista de 5 alternativas:

• "Financial Modeling" de Simon Benninga: Este libro es una guía completa sobre cómo construir modelos financieros utilizando Excel. Abarca temas como el análisis de estados financieros, el valor presente neto, el análisis de flujos de caja y la valoración de acciones.
• "The Intelligent Investor" de Benjamin Graham: Este libro es considerado un clásico de la inversión y está dirigido a inversores principiantes y experimentados por igual. En él, Graham enseña principios de inversión fundamentales y cómo aplicarlos en la práctica.
• "Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business" de Ernest Chan: Este libro es una guía práctica para construir y operar un negocio de trading algorítmico. Abarca temas como el diseño de sistemas de trading, el backtesting y la optimización de parámetros.
• "Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance" de Yves Hilpisch: Este libro es una introducción a la programación en Python para el análisis financiero. Abarca temas como la descarga y manipulación de datos financieros, el análisis técnico y el desarrollo de sistemas de trading automatizados.
• "Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking" de Foster Provost y Tom Fawcett: Este libro es una introducción al pensamiento analítico y la minería de datos para el mundo de los negocios. Abarca temas como el preprocesamiento de datos, la modelización y la toma de decisiones basadas en datos.

Si tienes alguna recomendación no dudes en compartirla en comentarios.