Inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa es una tecnología innovadora que está transformando la forma en que se crea contenido. Esta rama de la IA no solo analiza datos, sino que crea nuevo contenido: desde texto e imágenes hasta música y más allá.

A diferencia de los modelos que solo clasifican o predicen datos, los modelos generativos pueden generar contenido original con características similares a los datos de entrenamiento.

La IAG se basa en algoritmos de aprendizaje automático que aprenden a capturar la estructura y las características subyacentes de los datos de entrenamiento. Una vez entrenados, estos modelos pueden generar nuevo contenido que se asemeja a los datos originales, pero con variaciones y combinaciones únicas.

¿Cómo funciona la IA Generativa?

La IAG utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con grandes conjuntos de datos. Estos modelos aprenden a través de técnicas de aprendizaje profundo y no supervisado, lo que les permite descubrir patrones y relaciones complejas en los datos sin necesidad de una supervisión explícita.

Los modelos fundacionales (FM) son la base de la IAG y son capaces de realizar tareas generales. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos diversos y pueden adaptarse a diferentes tareas y dominios. Por otro lado, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como GPT, se enfocan específicamente en tareas basadas en lenguaje, como la generación de texto y la conversación.

Componentes de la IA Generativa.

La IAG puede clasificarse en sistemas unimodales y multimodales, según el tipo de contenido que generan. Los sistemas unimodales se especializan en una sola modalidad, como texto o imágenes, mientras que los sistemas multimodales pueden generar y combinar múltiples modalidades.