{"id":67774,"date":"2024-02-13T20:13:05","date_gmt":"2024-02-14T02:13:05","guid":{"rendered":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/02\/13\/nvidia-se-guardaba-una-sorpresa-ya-esta-aqui-su-ia-generativa-para-pc-compatible-con-geforce-rtx-30-y-40\/"},"modified":"2024-02-13T20:13:05","modified_gmt":"2024-02-14T02:13:05","slug":"nvidia-se-guardaba-una-sorpresa-ya-esta-aqui-su-ia-generativa-para-pc-compatible-con-geforce-rtx-30-y-40","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/02\/13\/nvidia-se-guardaba-una-sorpresa-ya-esta-aqui-su-ia-generativa-para-pc-compatible-con-geforce-rtx-30-y-40\/","title":{"rendered":"NVIDIA se guardaba una sorpresa: ya est\u00e1 aqu\u00ed su IA generativa para PC compatible con GeForce RTX 30 y 40"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

Los procesadores gr\u00e1ficos se sienten c\u00f3modos con la\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0(IA). Muy c\u00f3modos. M\u00e1s que las CPU. El motivo es que estos algoritmos se benefician de una arquitectura que\u00a0prioriza el paralelismo masivo<\/strong>, que es precisamente lo que nos proponen las GPU, pero no las CPU. Los chips de la familia\u00a0GeForce RTX de NVIDIA<\/a> en particular incorporan varios subsistemas espec\u00edficos que, precisamente, persiguen incrementar su rendimiento al ejecutar procesos de IA.<\/p>\n

Los n\u00facleos Tensor<\/a>\u00a0son unidades funcionales de hardware especializadas en resolver operaciones matriciales que admiten una gran paralelizaci\u00f3n. De hecho, han sido dise\u00f1ados expresamente para ejecutar de forma eficiente las operaciones que requieren\u00a0los algoritmos de aprendizaje profundo<\/a>\u00a0y la computaci\u00f3n de alto rendimiento. Adem\u00e1s, ejercen un rol esencial en la tecnolog\u00eda DLSS (Deep Learning Super Sampling<\/em>), de ah\u00ed que tengan un claro protagonismo en la reconstrucci\u00f3n de la imagen mediante\u00a0DLSS 3<\/a>.<\/p>\n

El movimiento que acaba de hacer NVIDIA tiene todo el sentido del mundo si tenemos presente lo que acabamos de repasar. Si sus GPU m\u00e1s recientes est\u00e1n preparadas para ejecutar con una suficiencia notable los algoritmos de IA \u00bfpor qu\u00e9 no sacarles partido m\u00e1s all\u00e1 de los juegos? Esto es justo lo que desde hoy nos propone esta compa\u00f1\u00eda. Y es que los usuarios de\u00a0las GeForce RTX 30 y 40<\/strong>\u00a0para PC de sobremesa o port\u00e1tiles ya pueden instalar en su ordenador \u2018Chat with RTX\u2019, una herramienta que, de alguna forma, act\u00faa como un ChatGPT personalizado.<\/p>\n

Un modelo de IA personalizado a partir de nuestro propio contenido<\/h2>\n

Entender qu\u00e9 es y qu\u00e9 no es\u00a0\u2018Chat with RTX\u2019<\/a> no es dif\u00edcil. NVIDIA lo define como una aplicaci\u00f3n que nos permite personalizar un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o aliment\u00e1ndolo con nuestro propio contenido, como, por ejemplo, documentos de texto, notas o v\u00eddeos. En la pr\u00e1ctica esto significa que esta herramienta pone en nuestras manos un modelo de inteligencia artificial que nos va a permitir realizar consultas tomando como contexto nuestra propia informaci\u00f3n. De hecho, soporta varios tipos de archivos, como .pdf, .docx o .xml.<\/p>\n

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Tambi\u00e9n podemos entregar a \u2018Chat with RTX\u2019 la URL de una \u2018playlist\u2019 de YouTube y la aplicaci\u00f3n nos devolver\u00e1 la transcripci\u00f3n del contenido de los v\u00eddeos<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

No obstante, tambi\u00e9n podemos entregarle la URL de una lista de reproducci\u00f3n de YouTube y la aplicaci\u00f3n nos devolver\u00e1 la transcripci\u00f3n del contenido de los v\u00eddeos que recoge ese repositorio. A partir de ah\u00ed podemos llevar a cabo consultas sobre el contenido de la transcripci\u00f3n. No pinta nada mal. Un apunte importante:\u00a0todo se ejecuta de forma local<\/strong>, en nuestro propio PC, por lo que las consultas que hacemos son seguras en la medida en que ninguno de nuestros datos sale a internet.<\/p>\n

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Seg\u00fan NVIDIA \u2018Chat with RTX\u2019 saca partido a las unidades funcionales implementadas en las GPU GeForce RTX 30 y 40 expresamente para lidiar con los algoritmos de inteligencia artificial, como los n\u00facleos Tensor y RT. Poner a punto la versi\u00f3n de prueba de esta herramienta a la que hemos tenido acceso para preparar este art\u00edculo no ha sido trivial, pero despu\u00e9s de hacer algunos ajustes ha funcionado correctamente. Este ejemplo ilustra con claridad qu\u00e9 tipo de operaciones podemos llevar a cabo con esta herramienta actuando sobre nuestros datos.<\/p>\n

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Como hemos visto, la entrada que debemos proporcionar a \u2018Chat with RTX\u2019 debe ser una carpeta que contenga nuestros documentos .docx, .pdf o similares, o bien la URL de una lista de reproducci\u00f3n de YouTube. Para ponerla a prueba le entregu\u00e9 una carpeta en la que guardo varios documentos en PDF con mis n\u00f3minas, mi contrato laboral y otros documentos de car\u00e1cter profesional, y una vez que lo index\u00f3 todo le hice preguntas acerca de mi salario, mis retenciones, etc.\u00a0Y acert\u00f3. Con todo<\/strong>. El modelo de IA que he utilizado (la herramienta nos permite usar\u00a0Mistral<\/a>, que es el que he empleado, o\u00a0LLaMA<\/a>) funciona a las mil maravillas. Prometido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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