Bagel
Bagel es un modelo y plataforma de IA multimodal unificado de c\u00f3digo abierto pionero que combina criptograf\u00eda avanzada con aprendizaje autom\u00e1tico para permitir el desarrollo colaborativo de IA monetizable y que preserva la privacidad, al tiempo que ofrece potentes capacidades en la comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de texto, imagen y v\u00eddeo.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:27/05/2025
¿Qué es Bagel?
Bagel es una innovadora plataforma de investigaci\u00f3n de IA y arquitectura de modelos que transforma el desarrollo de IA de c\u00f3digo abierto a trav\u00e9s de dos ofertas principales: 1) Una plataforma de inteligencia de productos que convierte los comentarios de los clientes y los datos de la empresa en informaci\u00f3n procesable, y 2) Un modelo de IA multimodal unificado y escalable (BAGEL) que puede manejar tanto entradas/salidas de imagen como de texto con capacidades comparables a los sistemas propietarios como GPT-4 y Gemini 2.0. Fundada por Bidhan Roy, que tiene una amplia experiencia en infraestructura de aprendizaje autom\u00e1tico en empresas como Amazon Alexa y Cash App, Bagel pretende hacer que el desarrollo de IA de c\u00f3digo abierto sea m\u00e1s sostenible, garantizando la atribuci\u00f3n adecuada y la distribuci\u00f3n justa de los ingresos a todos los colaboradores, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la seguridad.
Características Principales de Bagel
Bagel es una plataforma de IA de vanguardia que combina inteligencia de producto y capacidades multimodales. Cuenta con una arquitectura unificada que puede manejar tanto el procesamiento de imágenes como de texto, lo que permite tareas que van desde el análisis de comentarios sobre productos hasta la generación y edición de imágenes. La plataforma utiliza criptografía avanzada para el desarrollo seguro y colaborativo de la IA, al tiempo que garantiza una atribución justa de los ingresos a los colaboradores. Se integra con las herramientas de flujo de trabajo existentes y utiliza la IA para analizar los comentarios de los clientes, identificar las carencias de los productos y cuantificar el impacto empresarial.
Arquitectura de IA multimodal: Utiliza la arquitectura Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) para procesar datos tanto visuales como textuales, lo que permite capacidades avanzadas en la generación, edición y comprensión de imágenes
Desarrollo colaborativo seguro: Implementa métodos criptográficos para permitir una colaboración segura en los modelos de IA, protegiendo al mismo tiempo los datos de propiedad y garantizando una atribución adecuada de los ingresos
Análisis automatizado de comentarios: Extrae y analiza automáticamente los comentarios de diversas fuentes, como transcripciones, tickets y actualizaciones de CRM, para identificar los puntos débiles del producto y las solicitudes de funciones
Integración del flujo de trabajo: Se integra a la perfección con herramientas existentes como Salesforce, Zendesk, Jira y Gong para proporcionar información donde realmente trabajan los equipos
Casos de Uso de Bagel
Gestión de productos: Ayuda a los equipos de producto a analizar los comentarios de los clientes, priorizar las funciones y tomar decisiones basadas en datos sobre la hoja de ruta del producto
Desarrollo de modelos de IA: Permite a los desarrolladores e investigadores construir y monetizar de forma colaborativa modelos de IA de código abierto, manteniendo al mismo tiempo la privacidad
Creación de contenido: Proporciona herramientas impulsadas por la IA para generar y editar imágenes, vídeos y contenido de texto con fines creativos y de marketing
Análisis de comentarios de clientes: Analiza las interacciones con los clientes a través de varios canales para identificar tendencias, puntos débiles y oportunidades de mejora
Ventajas
Sólidas características de seguridad y privacidad con cumplimiento de SOC2 Tipo 2
Integración completa con las herramientas empresariales existentes
Capacidades multimodales avanzadas que combinan el procesamiento de texto y visual
Desventajas
Puede requerir un esfuerzo significativo de configuración e integración
La arquitectura compleja podría tener una curva de aprendizaje para los nuevos usuarios
Cómo Usar Bagel
Acceder a BAGEL: Acceda a BAGEL a trav\u00e9s de Hugging Face o inst\u00e1lelo localmente. El modelo es de c\u00f3digo abierto y de uso gratuito
Seleccionar el tipo de tarea: Elija la tarea que desee: generaci\u00f3n de im\u00e1genes, edici\u00f3n de im\u00e1genes o comprensi\u00f3n de im\u00e1genes, ya que BAGEL puede manejar todas estas tareas en un solo modelo de 7B par\u00e1metros
Preparar la entrada: Prepare su entrada, que puede ser texto, im\u00e1genes o ambos, dependiendo de su tarea. BAGEL maneja entradas de formato mixto
Ajuste fino (opcional): Si es necesario, entrene a\u00fan m\u00e1s el modelo utilizando PEFT o LoRA para una adaptaci\u00f3n eficiente con conjuntos de datos tanto visuales como textuales
Activar la cadena de pensamiento: Para obtener mejores resultados, especialmente en la generaci\u00f3n de texto a imagen, active la funci\u00f3n de cadena de pensamiento que permite al modelo \'pensar\' antes de generar salidas
Ejecutar la tarea: Ejecute su tarea a trav\u00e9s del modelo. El coste es de aproximadamente 0,091 $ por ejecuci\u00f3n en Replicate
Revisar la salida: Revise la salida generada, que puede incluir im\u00e1genes, contenido editado o respuestas basadas en la comprensi\u00f3n, dependiendo de su tarea inicial
Preguntas Frecuentes de Bagel
BAGEL es un modelo multimodal unificado de código abierto que puede manejar entradas/salidas de imagen y texto. Está diseñado para ofrecer una funcionalidad comparable a los sistemas propietarios como GPT-4 y Gemini 2.0, con capacidades para generación, comprensión, edición, transferencia de estilo y navegación.
Video de Bagel
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