Nos gustaría invitarle a nuestra reunión organizada en nuestra oficina en Utrecht en 7 de agosto, justo al lado de la estación central de ferrocarril de Utrecht. El tema del encuentro gira en torno a cómo llevar GenAI a la producción, pero no sólo de producción, sino de producción al siguiente nivel. Más concretamente, nuestro equipo Artefact demostrará cómo utilizamos GenAI para la generación de imágenes de marketing personalizadas y listas para producción, y el equipo Phospho ilustrará cómo integrar las mejores prácticas de ML robusto en escalas de métricas de calidad para productos GenAI.
Agenda
[Ponencia 1]: “Interacción con imágenes GenAI: un paso más allá de los chatbots de texto LLM”
Todos hemos experimentado las capacidades de los chatbots GenAI para la interacción data. Ahora, es el momento de explorar las nuevas innovaciones GenAI que Artefact está desarrollando. Descubra cómo GenAI está transformando el marketing acelerando la creación de activos y reduciendo costes. En esta charla, demostraremos cómo estamos utilizando GenAI para generar imágenes de marketing personalizadas y listas para la producción. También obtendrá información sobre la automatización de los procesos, la mejora de la eficacia de las aplicaciones basadas en la creatividad y conocerá las métricas de calidad esenciales para supervisar y mejorar el rendimiento de los modelos.
[Ponencia 2]: “Mejores prácticas emergentes en el análisis de patrones de uso y cuantificación de métricas de calidad para productos GenAI”
Descubra cómo aplicar las mejores prácticas emergentes de aprendizaje automático (ML) a las aplicaciones de IA Generativa (GenAI), centrándose específicamente en los Modelos de Lenguaje Amplio (LLM) y los modelos de difusión. Esta charla está dirigida a ingenieros y desarrolladores de ML que deseen mejorar sus productos de GenAI mediante una evaluación cuantificada de la calidad de los modelos y un análisis de la interacción con el usuario. Aprenda a aplicar normas rigurosas y cuantificables para mejorar y comprender las aplicaciones GenAI.
El rápido avance de las tecnologías de IA generativa, incluidos los LLM y los modelos de difusión, ha permitido a los ingenieros y desarrolladores de ML construir nuevos y potentes productos. Sin embargo, la integración de las mejores prácticas de ML robusto en el desarrollo de estos productos es aún incipiente. Esta sesión pretende salvar esa brecha introduciendo metodologías establecidas del ML tradicional para mejorar la fiabilidad y eficacia de las aplicaciones de GenAI.
Ponente(s)
Arthur Lambert, Científico Senior Data y Experto en GenAI
Artefact Benelux
Arthur se incorporó a Artefact en marzo de 2022, tras obtener dos másteres en los campos de las matemáticas y la economía. Dentro de Artefact, trabajó en varios proyectos relacionados con la previsión, la IA generativa y la modelización de la mezcla de marketing (MMM) para varios clientes. En particular, participó en el desarrollo de un marco de MMM causal, para ir más allá de las metodologías tradicionales.
Priya Sarkar, Ingeniero sénior de aprendizaje automático
Artefact Benelux
Priya Sarkar es Ingeniera de Aprendizaje Automático en Artefact con una sólida formación en Ingeniería de Software y Data en Ciencias. Tiene un máster en Informática por la TU Delft. Comenzó con varios temas de IA, centró su investigación en algoritmos de equidad en el aprendizaje automático, que se publica en la conferencia CSCW 2024. En Artefact, Priya se ha especializado en GenAI, realizando investigaciones, desarrollando pruebas de concepto y pasando algunas de ellas a producción. También organiza el GenAI Café mensual en Artefact.
Paul-Louis Venard, Cofundador
fosfo
Paul-Louis Venard es cofundador y director general de phospho, una plataforma de análisis de textos para aplicaciones LLM. Paul-Louis posee un máster en Informática por la École des Ponts/ENS y un máster en Empresariales por HEC París. Antes de fundar phospho, Paul-Louis trabajó como investigador de ML en Medtech, aprovechando la visión por ordenador en radiología, y en consultoría en BCG.
Pierre-Louis Biojout, Cofundador y Director Técnico
Pierre-Louis Biojout es cofundador y director técnico de phospho, una plataforma de análisis de texto para aplicaciones LLM. Su trabajo actual se centra en el desarrollo de herramientas robustas y soluciones analíticas para grandes aplicaciones impulsadas por modelos lingüísticos. Pierre-Louis es también uno de los principales colaboradores de LLM-colosseum, un proyecto de código abierto para clasificar a los LLM haciéndoles jugar a videojuegos unos contra otros. Posee un máster en matemáticas aplicadas por la École Polytechnique (l'X). Recientemente, Pierre-Louis dirigió phospho a través del lote Winter 2024 de Y Combinator.
