Introducción a la IA generativa: ¡10 términos que tienes que conocer!

La inteligencia artificial (IA) está convirtiéndose en una herramienta del día a día para muchas empresas en 2024. Y no es de extrañar, ya que las ventajas que ofrece son muy numerosas: incremento de la productividad de los equipos, aumento de la creatividad, personalización de la experiencia del cliente, mejor posicionamiento en SEO, menor coste…

En este artículo te presentamos los 10 términos clave que debes conocer para comprender el funcionamiento de la IA generativa.

1) La inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial que permite generar diferentes formatos de contenido:

• mensajes de texto,
• imágenes,
• música,
• pistas de audio,
• vídeos…

La IA generativa emplea métodos de aprendizaje automático para aprender a partir de grandes cantidades de información, y luego utiliza este conocimiento para producir contenido nuevo.

Qué debes saber:

La IA generativa no busca contenido existente en una base de datos, sino que lo crea desde cero, según se solicite y de manera casi instantánea.

La IA generativa no busca contenido existente en una base de datos, sino que lo crea desde cero, según se solicite y de manera casi instantánea.

El objetivo de la IA generativa es realizar tareas que requieren cierta “inteligencia”, realizadas generalmente por humanos. En otras palabras, la IA generativa busca reproducir artificialmente la creatividad y las habilidades humanas. Por lo tanto, se les puede encomendar la creación de un diseño, la redacción de un texto, la edición de un vídeo…

2) La inteligencia artificial multimodal

La inteligencia artificial multimodal es un enfoque que busca desarrollar sistemas capaces de comprender y procesar simultáneamente múltiples formatos de información, como texto, imagen y audio. A diferencia de los sistemas unimodales que se centran en un único formato, la IA multimodal aprovecha diferentes tipos de fuentes para lograr una comprensión más global.

Estos sistemas suelen utilizar modelos de aprendizaje profundo para procesar información heterogénea de manera coherente. Por ejemplo, la IA multimodal se puede utilizar para entender el significado de una conversación entre dos personas teniendo en cuenta su lenguaje, pero también sus gestos. Se puede considerar la inteligencia artificial multimodal en cualquier escenario complejo que requiera tener en cuenta varios formatos de datos.

3) Modelos de lenguaje

Un modelo de lenguaje es un sistema informático entrenado con grandes conjuntos de datos de texto para aprender las estructuras, las reglas gramaticales y las relaciones semánticas de nuestro lenguaje.

Los modelos de lenguaje generativos son particularmente potentes, ya que pueden generar texto de manera contextual teniendo en cuenta el contexto previo de las palabras o frases en una secuencia. Los usuarios interactúan con estos modelos proporcionando una instrucción llamada ‘prompt’, que guía la generación de texto.

Qué debes saber:

Los modelos de lenguaje son la base del funcionamiento de la IA que permiten la generación de texto. Profesionales y particulares utilizan ampliamente esta IA para redactar contenido o traducir automáticamente.

Los modelos de lenguaje son la base del funcionamiento de la IA que permiten la generación de texto. Profesionales y particulares utilizan ampliamente esta IA para redactar contenido o traducir automáticamente.

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4) Los “prompts”

En el contexto de la IA generativa, un “prompt” se refiere a una instrucción o a una serie de palabras clave proporcionadas a un modelo de lenguaje para que lo guíe a la hora de generar el contenido. Se trata de una directiva que se da a la IA para orientarla en la respuesta a lo que se ha solicitado.

La complejidad de los prompts puede variar, desde simples frases hasta descripciones detalladas, lo que influye en el tono, el estilo y el contenido del resultado generado. La calidad y relevancia del prompt desempeñan un papel crucial en la capacidad de la IA para producir respuestas coherentes y adaptadas a las expectativas del usuario.

¿Lo sabías?

¡Los usuarios pueden combinar diferentes prompts para obtener resultados variados y afinar las salidas generadas por el modelo de lenguaje!

¡Los usuarios pueden combinar diferentes prompts para obtener resultados variados y afinar las salidas generadas por el modelo de lenguaje!

5) Los datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento son la información que se utiliza para educar a un modelo de lenguaje. Estos datos suelen consistir en un amplio conjunto de textos de diversas fuentes con los que el modelo aprende las reglas lingüísticas y semánticas, así como los matices de la lengua natural.

Los datos de entrenamiento son cruciales, ya que permiten que el modelo de lenguaje adquiera una comprensión profunda del lenguaje, con lo que puede generar textos de manera contextualmente relevante cuando se le proporcionen instrucciones o prompts posteriormente.

La calidad y la diversidad de los datos de entrenamiento influyen directamente en el rendimiento del modelo. Esto quiere decir que un conjunto de datos bien seleccionado contribuye a mejorar la capacidad del modelo para producir resultados precisos y adaptados a las necesidades específicas del usuario.

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6) LLM o Grandes Modelos de Lenguaje

Un LLM (o “Gran Modelo de Lenguaje”, por sus siglas en inglés), generalmente se refiere a un modelo de lenguaje pre-entrenado, amplio y complejo.

Estos modelos son capaces de entender y de generar lenguaje natural de manera más sofisticada. Los LLM se entrenan mediante conjuntos enormes de datos textuales, lo que les permite captar mecanismos del lenguaje sutiles y producir resultados apropiados.

¿Lo sabías?

GPT, “Generative Pre-trained Transformer” designa a una familia de LLM desarrollada por la compañía OpenAI. Google también tiene su propio LLM: Gemini.

GPT, “Generative Pre-trained Transformer” designa a una familia de LLM desarrollada por la compañía OpenAI. Google también tiene su propio LLM: Gemini.

7) El aprendizaje supervisado o no supervisado de los LLM

La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado o no supervisado de los LLM radica en la forma en que se entrenan los modelos. El aprendizaje supervisado implica que el modelo de lenguaje ha recibido durante su fase de aprendizaje ejemplos de texto de entrada asociados con sus textos de salida correspondientes.

Por su parte, el aprendizaje no supervisado consiste en exponer el modelo a datos no asociados con otros. Este enfoque permite que el modelo aprenda características inherentes al lenguaje sin tener una correspondencia explícita entre las entradas y las salidas, lo que fomenta la generación de texto más creativa y autónoma.

8) Los agentes conversacionales 

Los agentes conversacionales, también conocidos como “chatbots”, son programas informáticos diseñados para interactuar con los usuarios. Estos agentes conversacionales utilizan los LLM para entender las consultas de los usuarios y responderles de manera natural. Son entrenados con grandes conjuntos de datos para adquirir una comprensión profunda del lenguaje, lo que les permite mantener conversaciones fluidas y ofrecer respuestas relevantes.

Los agentes conversacionales permiten a la IA generativa integrarse en diversas plataformas (páginas web de empresas, CRM…), donde su capacidad para imitar las interacciones humanas proporciona al usuario una experiencia mejorada.

¿LLM o agente conversacional?

GPT es un LLM, mientras que ChatGPT es su agente conversacional. Asimismo, Gemini, el LLM de Google, dispone de su propio agente conversacional, Bard.

GPT es un LLM, mientras que ChatGPT es su agente conversacional. Asimismo, Gemini, el LLM de Google, dispone de su propio agente conversacional, Bard.

9) Machine learning

El machine learning, o aprendizaje automático, es un enfoque fundamental que permite a los modelos de lenguaje mejorar y generar texto de manera autónoma. Este sistema permite que los modelos de lenguaje «aprendan» por sí mismos a través de los datos a los que tienen acceso.

En otras palabras, los modelos de lenguaje actúan como cerebros artificiales que desarrollan su inteligencia a partir de su propio conocimiento. No son simples algoritmos que realizan tareas mediante una programación explícita.

Qué debes saber:

Ya hemos visto que gracias al machine learning son completamente autodidactas, por lo que podemos decir que ¡la IA generativa se ha ganado el nombre de “inteligencia artificial”!

Ya hemos visto que gracias al machine learning son completamente autodidactas, por lo que podemos decir que ¡la IA generativa se ha ganado el nombre de “inteligencia artificial”!

10) Deep learning

Como subdisciplina del machine learning, el deep learning implica el uso de redes neuronales profundas para resolver problemas complejos. Los modelos de lenguaje populares como GPT o Gemini utilizan el deep learning.

Estas redes neuronales profundas son capaces de aprender representaciones complejas de datos textuales. El uso de múltiples capas en esta red permite una comprensión jerárquica de las estructuras del lenguaje, mejorando así la capacidad del modelo para capturar relaciones sutiles y contextuales en secuencias de texto.

Aprovechando esta profundidad, el deep learning contribuye a la potencia y a la complejidad de los modelos de lenguaje generativos.