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We have already talked in this blog about the excellence of the Natural Language Processing (NLP) models in the different versions of Google and OpenAI or the WuDao 2.0 that the Chinese announce with great fanfare that, they say, it will outperform Google and OpenAI versions with its 1.75 trillion parameters.
Ya hemos hablado en este blog de las excelencias de los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) en las distintas versiones de Google y OpenAI o el WuDao 2.0 que los chinos anuncian a bombo y platillo que, según dicen, superará a las versiones de Google y OpenAI con sus 1,75 billones de parámetros.
As you may have already heard and / or read these NLP models more than once, fed with exorbitant amounts of data obtained from the internet, texts and images from wikipedia, social networks, scientific documents, etc. that previously filtered and processed remain in a few terabytes that are fed into the system for training.
Como ya habréis oido y/o leído más de una vez estos modelos de NLP, alimentados con cantidades exhorbitantes de datos obtenidos de internet, textos e imágenes provenientes de wikipedia, redes sociales, documentos científicos, etc que previamente filtrados y procesados quedan en unos cuantos terabytes que se introducen al sistema para su entrenamiento.
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As a result of this process, the NLP models are able to hold a conversation about the most varied topics that they have nothing to envy of the majority of people I know, we can even change their personality so that the answers have different points of view. What would Albert Einstein answer, for example, to your questions?
Como resultado de este proceso los modelos de NLP son capaces de mantener una conversación sobre los temas más variados que no tienen nada que envidiar de la mayoría de personas que conozco, podemos incluso cambiar su personalidad para que las respuestas tengan distintos puntos de vista, ¿que respondería Albert Einstein por ejemplo a tus preguntas?.
But all this is not very useful as long as it does not leave the laboratory, so Microsoft obtained the exclusive use license of GPT-3, OpenAI's natural language processing model to apply it on its Azure platform and its Power Platform and integrate it with the rest of its tools such as Office 365.
Pero todo esto no tiene mucha utilidad mientras no salga del laboratorio por lo que Microsoft obtuvo la licencia de uso exclusivo de GPT-3, el modelo de procesamiento del lenguaje natural de OpenAI para aplicarlo en su plataforma Azure y su Power Platform e integrarlo con el resto de sus herramientas como el Office 365.
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This means that tools such as Power Bi, Microsoft's application for data processing, not only allow us to group any type of data, but the same tools will write the report with text and graphics based on the incorporated data, but also they will be able to summarize this data and draw conclusions.
Esto quiere decir que herramientas como el Power Bi, aplicación de Microsoft para el tratamiento de datos, no solo nos permitan agrupar cualquier tipo de datos sino que las mismas herramientas nos redactarán el informe con texto y gráficos en base a los datos incorporados sino que además podrán resumir estos datos y sacar conclusiones.
All this also without the need to have programming knowledge and, with enough time, we will not even have to have knowledge of statistics or business organization, we will only have to make the final decisions, all this of course to the detriment of the jobs of thousands of people who, today, are dedicated to this task.
Todo esto además sin necesidad de tener conocimientos de programación y con el tiempo suficiente ni siquiera tendremos que tener conocimientos de estadística o de organización empresarial, solo tendremos que tomar las decisiones finales, todo esto por supuesto en detrimento de los puestos de trabajo de miles de personas que, adía de hoy, se dedican a este menester.
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https://www.techrepublic.com/article/from-low-code-to-no-code-azure-gpt-3-and-microsofts-power-platform/