En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) generativa ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Desde la creación de textos e imágenes hasta la composición musical, la IA generativa está presente en muchos aspectos de nuestra vida diaria. Pero, ¿qué es exactamente la IA generativa y cómo funciona? En este artículo, te proporcionaremos una introducción sencilla y comprensible a este fascinante campo.
La inteligencia artificial generativa es un subcampo de la IA que se enfoca en crear nuevos contenidos, como textos, imágenes, música, videos y código. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que están diseñados para analizar datos existentes, los modelos generativos aprenden a identificar patrones en grandes conjuntos de datos y luego utilizan esa información para generar nuevos contenidos similares.
Razonamiento/planificación
Las computadoras que usan IA ahora pueden resolver problemas y realizar tareas mediante el empleo de patrones que han aprendido de los datos históricos para dar sentido a la información, algo similar al razonamiento. Los sistemas más avanzados han comenzado a demostrar la capacidad de ir un paso más allá, abordan problemas cada vez más complejos mediante la creación de planes, e idean una secuencia de acciones para alcanzar un objetivo.
Entrenamiento/inferencia
Para crear y utilizar un sistema de IA, hay dos pasos: entrenamiento e inferencia. El Entrenamiento es algo así como la educación de un sistema de IA, cuando se alimenta de un conjunto de datos y aprende a realizar tareas o hacer predicciones basadas en esos datos. La inferencia es cuando utilizan esos patrones y parámetros aprendidos para llegar a una predicción.
SLM/modelo de lenguaje pequeño
Los modelos de lenguaje pequeños, o SLM, son versiones de bolsillo de los modelos de lenguaje grandes, o LLM. Ambos utilizan técnicas de aprendizaje automático para ayudarles a reconocer patrones y relaciones para que puedan producir respuestas realistas en lenguaje natural. Pero mientras que los LLM son enormes y necesitan una gran dosis de potencia computacional y memoria, los SLM como Phi-3 se entrenan en conjuntos de datos más pequeños y seleccionados y tienen menos parámetros, por lo que son más compactos e incluso se pueden usar sin conexión a Internet.
Conexión a tierra
Los sistemas de IA generativa pueden componer historias, poemas y chistes, así como responder preguntas de investigación. Pero a veces se enfrentan a desafíos para separar la realidad de la ficción, o sus datos de entrenamiento están desactualizados, y entonces pueden dar respuestas inexactas denominadas alucinaciones. Los desarrolladores trabajan para ayudar a la IA a interactuar con el mundo real con precisión a través del proceso de conexión a tierra (Grounding), que es cuando conectan y anclan su modelo con datos y ejemplos tangibles para mejorar la precisión y producir resultados relevantes y personalizados de manera más contextual.
Con información de Revista EyN
