Making AI Smarter: How External Data Transforms Language Models

Welcome to Part V of the SHIFTERLABS experiment on the IVANCAST Podcast! In this episode, we explore the fascinating world of “Retrieval Augmented Generation (RAG)”, diving into how external data makes large language models (LLMs) smarter, more accurate, and capable of answering complex real-world questions. Two AI hosts, powered by Google’s Notebook LM, explain this powerful method of integrating external data with AI to minimize errors and expand knowledge. This experiment aims to bring complex AI topics closer to everyday people, showcasing how these advancements are set to revolutionize education. Through SHIFTERLABS, we are working to democratize AI literacy, making it easier than ever to understand the technology that will shape our future. Join us to discover how scientific papers can now be explained more clearly than ever, heralding a new era in accessible education!

 

¡Bienvenidos a la Parte V del experimento de SHIFTERLABS en el IVANCAST Podcast! En este episodio, exploramos el fascinante mundo de la “Generación Aumentada con Recuperación (RAG)”, analizando cómo los datos externos hacen que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) sean más inteligentes, precisos y capaces de responder a preguntas complejas del mundo real. Dos anfitriones de IA, impulsados por el Notebook LM de Google, explican este poderoso método que integra datos externos con la IA para minimizar errores y expandir el conocimiento. Este experimento tiene como objetivo acercar los temas complejos de la IA al público en general, mostrando cómo estos avances revolucionarán la educación. A través de SHIFTERLABS, estamos trabajando para democratizar la alfabetización en IA, haciendo más fácil que nunca entender la tecnología que dará forma a nuestro futuro. ¡Únete a nosotros y descubre cómo los artículos científicos pueden ahora explicarse de manera más clara que nunca, anunciando una nueva era en la educación accesible!