La primera vez que abrí el Playground de OpenGradient, fui en busca de la función Temperature.
Luego Top-P.
Luego los parámetros de ajuste familiares.
Pero no encontré nada.
Mi primera reacción fue bastante sencilla:
“Falta eso.”
En el mundo de la IA, estamos acostumbrados a que el poder suele venir acompañado de más controles.
Más parámetros.
Más cosas para ajustar.
Pero pensándolo, veo que lo que el Playground elimina tiene una coherencia bastante clara.
Son herramientas para usuarios que quieren profundizar en cómo funciona la IA y optimizar la salida a su gusto.
Y eso me hizo preguntarme:
Si el Playground no está hecho para ese grupo de usuarios, entonces ¿para quién se está construyendo?
Tal vez la respuesta sea para los desarrolladores de Web3.
Alguien que construye un DApp puede ser muy bueno con los smart contracts, pero no necesariamente quiere aprender sampling, temperature o estrategias de ajuste solo para integrar IA en un producto.
Visto desde ese ángulo, lo que falta en el Playground empieza a tener más sentido.
OpenGradient parece estar intentando reducir la cantidad de conocimiento de IA que el desarrollador debe llevar encima antes de poder usar el modelo.
Elegir el modelo.
Introducir el input.
Recibir la salida.
Cuantas menos cosas haya que aprender antes de empezar, más fácil será llevar la IA a un producto.
Creo que eso es una forma de Cognitive Offloading.
OpenGradient está trasladando parte de la carga cognitiva del desarrollador a la plataforma.
Lo interesante es que esta estrategia también renuncia a un grupo de usuarios muy importante: los Power Users.
Usuarios que quieren controlar todos los parámetros y optimizar cada detalle.
Pero quizá ese es el trade-off que acepta @OpenGradient .
Porque si el objetivo es incorporar IA a más DApps, entonces el Cognitive Offloading puede ser más importante que convertir a todo desarrollador Web3 en un ingeniero de IA.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai
Luego Top-P.
Luego los parámetros de ajuste familiares.
Pero no encontré nada.
Mi primera reacción fue bastante sencilla:
“Falta eso.”
En el mundo de la IA, estamos acostumbrados a que el poder suele venir acompañado de más controles.
Más parámetros.
Más cosas para ajustar.
Pero pensándolo, veo que lo que el Playground elimina tiene una coherencia bastante clara.
Son herramientas para usuarios que quieren profundizar en cómo funciona la IA y optimizar la salida a su gusto.
Y eso me hizo preguntarme:
Si el Playground no está hecho para ese grupo de usuarios, entonces ¿para quién se está construyendo?
Tal vez la respuesta sea para los desarrolladores de Web3.
Alguien que construye un DApp puede ser muy bueno con los smart contracts, pero no necesariamente quiere aprender sampling, temperature o estrategias de ajuste solo para integrar IA en un producto.
Visto desde ese ángulo, lo que falta en el Playground empieza a tener más sentido.
OpenGradient parece estar intentando reducir la cantidad de conocimiento de IA que el desarrollador debe llevar encima antes de poder usar el modelo.
Elegir el modelo.
Introducir el input.
Recibir la salida.
Cuantas menos cosas haya que aprender antes de empezar, más fácil será llevar la IA a un producto.
Creo que eso es una forma de Cognitive Offloading.
OpenGradient está trasladando parte de la carga cognitiva del desarrollador a la plataforma.
Lo interesante es que esta estrategia también renuncia a un grupo de usuarios muy importante: los Power Users.
Usuarios que quieren controlar todos los parámetros y optimizar cada detalle.
Pero quizá ese es el trade-off que acepta @OpenGradient .
Porque si el objetivo es incorporar IA a más DApps, entonces el Cognitive Offloading puede ser más importante que convertir a todo desarrollador Web3 en un ingeniero de IA.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai