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IA Generativa, primeras aproximaciones.

Vamos a iniciar un breve recorrido porque lo que significa una inteligencia artificial generativa, información que viene directamente del programa Google Cloud Skills Boost, empecemos.

La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial que es capaz de producir gran variedad de contenido. Incluyendo texto, imágenes, audio e información sintetizada.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Podemos pensar a la inteligencia artificial como una disciplina, siendo una rama de las ciencias de la computación que se ocupa de la creación de agentes de inteligencia, que son sistemas que pueden razonar, aprender y actuar de forma automática. Está relacionada con la teoría y los métodos para construir máquinas que piensen y actúen como humanos.

En esta disciplina tenemos al Machine Learning, el cual es un subcampo de la inteligencia artificial. El cual es un sistema o programa que entrena un modelo a partir de datos de entrada. Este modelo entrenado, puede hacer predicciones útiles a partir de datos nuevos o nunca antes vistos extraídos del mismo que se usó para entrenar el modelo.

El aprendizaje automático (ML) le da a la computadora la capacidad de aprender sin una programación explícita. Tenemos dos grandes modelos de machine learning, los cuales son supervisados y no supervisados. La clave entre estos modelos es que con los que son supervisados, tenemos etiquetas. Los datos etiquetados, son datos que vienen con una etiqueta como nombre, un tipo o un número.

Más allá del aprendizaje supervisado y no supervisado, encontramos el aprendizaje profundo, también conocido como deep learning. Este es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, lo que le permite procesar patrones más complejos que el aprendizaje automático. Estas neuronas artificiales (inspiradas en el cerebro humano) funcionan como un redes interconectadas y pueden funcionar utilizar datos etiquetados y “no etiquetados”. A esta capacidad se le llama “aprendizaje semisupervisado” (utilizando una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar), los datos etiquetados ayudan a la red neuronal a aprender los conceptos básicos de la tarea y los datos no etiquetados aportar a la red neuronal la capacidad de generalizar nuevos ejemplos.

¡Bien! finalmente llegamos al lugar donde encaja la IA Generativa en la disciplina de la IA

Gen AI (Inteligencia Artificial Generativa) es un subconjunto del aprendizaje profundo (deep learning) lo que significa que utiliza redes neuronales artificiales y puede procesar datos etiquetados y no etiquetados utilizando métodos supervisados, no supervisados y semisupervisados.

Los LLMs (Language Large Models) también son un subconjunto del aprendizaje profundo o deep learning.

Los modelos de deep learning pueden dividirse en dos tipos: Los generativos y discriminativos.

Un modelo discriminativo, es un tipo de modelo que se utiliza para clasificar o predecir etiquetas para puntos de datos. Estos modelos normalmente se entrenan en un conjunto s de datos de puntos de datos etiquetados y aprenden la relación entre las características de los puntos de datos y las etiquetas. Una vez que el modelo discriminativo fue entrenado, se puede utilizar para predecir la etiqueta de nuevos puntos de datos.

Un modelo generativo de datos, genera nuevas instancias de datos, basados en una distribución de probabilidad aprendida de los datos existentes. De este modo, generan nuevos contenidos.

En general los modelos generativos pueden generar nuevas instancias de datos, mientras que los discriminativos, discriminan entre diferentes tipos de instancias de datos.

Un modelo generativo de inteligencia artificial basada en datos, es capaz de tomar texto como datos de entrada (input) y devolvernos texto, imagen, video, audio.

Por el momento es todo, en un futuro quizas la continuación de este post la haga una IA. 👌🤖

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Last modified: 18 de diciembre de 2023

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