Diez términos de IA que todos deberían conocer
Redacción 800 Noticias
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
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