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Modelos de IA Generativa

El auge de la inteligencia artificial generativa y su rápido desarrollo en los últimos años han creado un nuevo sentido de urgencia para que las empresas se adapten. Con informes que sugieren que el impacto de la IA generativa en la productividad podría sumar billones de dólares en valor a la economía global, es difícil no ver su ventaja competitiva.

Sin embargo, elegir el modelo que necesitas entre los muchos tipos de IA generativa puede ser un desafío sin asesoramiento experto. En este artículo, analizamos las categorías de modelos, las aplicaciones y los beneficios para diferentes industrias.

¿Qué es un Modelo de IA Generativa?

Los modelos de IA generativa pertenecen a un tipo de inteligencia artificial que tiene la capacidad de crear una amplia variedad de datos, incluyendo imágenes, videos, audio, texto y modelos 3D. Lo hace aprendiendo patrones de datos existentes, luego usando su conocimiento para hacer predicciones y generar nuevo contenido que es similar pero no exactamente igual al original.

Esta capacidad creativa es el producto de entrenar modelos de IA generativa en vastas colecciones de datos existentes, algo que se ha vuelto posible solo en la última década. El desarrollo convirtió a la IA generativa en una herramienta valiosa para muchas industrias, como la atención médica, los seguros, el entretenimiento o el diseño de productos.

Los tipos de estructuras de IA generativa varían en tamaño y complejidad. También tienen una historia rica y en evolución, marcada por avances significativos en el aprendizaje automático y la investigación de inteligencia artificial. Comenzando como modelos probabilísticos básicos como las Cadenas de Markov a mediados del siglo XX, ahora son una herramienta tecnológica confiable que puede superar a los humanos de muchas maneras.

¿Cómo sucedió esto? La respuesta radica en el proceso actual de creación de modelos de IA generativa, así como en su estructura.

Creando un Modelo de IA Generativa

Desarrollar un modelo de IA generativa implica varias etapas, desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento y evaluación del modelo.

Definiendo el Objetivo

Así de simple, un modelo de IA generativa se construye para abordar una necesidad comercial específica. Comenzar desde el problema que deseas resolver, como automatizar el soporte al cliente o producir imágenes de alta resolución para camisetas, te ayudará a no perderte en el mar de oportunidades.

Recolectando y Preprocesando Datos

Entrenar modelos de IA generativa en conjuntos de datos masivos y diversos es la clave para un desarrollo exitoso. Desafortunadamente, no siempre es posible rastrear la procedencia y la calidad de los datos, incluso en conjuntos de datos comerciales de terceros. Esto puede llevar a muchos riesgos para el modelo de IA generativa, incluida la intoxicación de datos y la infracción de derechos de autor.

Eligiendo la Arquitectura

Selecciona una arquitectura de modelo generativo apropiada basada en el dominio del problema y el conjunto de datos. Las arquitecturas comunes incluyen Autoencoders Variacionales (VAE), Redes Generativas Adversarias (GAN), modelos Autorregresivos y muchos otros de los que hablaremos a continuación.

Entrenamiento, Ajuste y Evaluación del Modelo

Un modelo de IA generativa se entrena cuando se le alimentan los datos recopilados. Según qué tan bien maneja los datos y formula predicciones, los hiperparámetros de un modelo se ajustan una y otra vez para un rendimiento óptimo.

A continuación, se somete a validación y se evalúa en una serie de métricas altamente específicas. Esto requiere mucha potencia de cómputo, tiempo y reservas de energía. Es por eso que muchas empresas eligen construir sobre los modelos fundacionales de IA generativa existentes.

¿Qué son los Modelos Fundacionales en IA Generativa?

Un modelo fundacional aquí se refiere a un modelo preentrenado que sirve como base para construir modelos de IA más específicos del dominio. Estos modelos generalmente se entrenan en conjuntos de datos grandes y confiables utilizando vastos recursos computacionales.

La idea detrás de un modelo fundacional es crear un punto de partida poderoso que luego se pueda ajustar para tareas específicas. Los más conocidos incluyen la serie GPT, BERT, XLNet y otros.

Los investigadores y desarrolladores utilizan estos modelos fundacionales desde el principio, ahorrando tiempo y recursos que de otro modo serían necesarios para entrenar un modelo desde cero. El ajuste fino les permite modificar el modelo preentrenado para aplicaciones específicas como chatbots, modelado, traducción y más.

Después de probar el modelo con aún más datos, se despliega en producción para aplicarse en casos y escenarios de la vida real. En esta etapa, es esencial monitorear continuamente el rendimiento del modelo y asegurarse de que cumpla con los resultados deseados. Si no lo hace, entonces tendrá que ser reentrenado para adaptarse a los patrones y tendencias cambiantes.

En general, desarrollar un modelo de IA generativa requiere una comprensión profunda del dominio del problema, experiencia en la selección de arquitectura de modelos, habilidades de preprocesamiento de datos y pruebas rigurosas para garantizar su efectividad y confiabilidad.

Tipos de Modelos de IA Generativa

Con tantos tipos de modelos de IA generativa ya disponibles, y muchos más en desarrollo, puede ser abrumador tratar de elegir entre ellos sin ningún conocimiento previo.

Aquí hay una breve descripción de sus categorías y capacidades. Los modelos de IA generativa en la lista representan las opciones fundacionales más populares hasta la fecha y están ampliamente integrados en varios procesos.

Modelos Autorregresivos

Los modelos autorregresivos hicieron su aparición en la primera mitad del siglo XX como marcos puramente predictivos. Hicieron pronósticos sobre nuevos datos volviendo a puntos de datos anteriores o regresando. En el contexto de la IA generativa, los modelos autorregresivos se refieren al tipo de algoritmos que generan nuevos datos un elemento a la vez, con cada predicción dependiendo de los elementos generados previamente.

Redes de Creencia Profunda (DBN)

Una DBN es un modelo generativo que utiliza aprendizaje no supervisado para calcular distribuciones de probabilidad complejas en los datos. Se construye apilando varias capas de Máquinas de Boltzmann Restringidas (RBM), modelos más simples que fueron inventados por Geoffrey Hinton en la década de 1980. Esto mejora enormemente su rendimiento y lo hace útil para tareas como el aprendizaje de patrones en los datos y la optimización de algoritmos.

Redes Generativas Adversarias (GAN)

Introducidas por Ian Goodfellow et al. en 2014, las GAN revolucionaron el campo del modelado generativo. Este marco implica una competencia entre dos redes neuronales, el generador y el discriminador. La tarea del generador es crear nuevos datos basados en los puntos de datos existentes, como imágenes, mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos originales y los falsos. A través de este proceso adversario, las GAN aprenden a generar salidas sintéticas altamente realistas.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

La aplicación principal de las CNN está relacionada con datos visuales e incluye tareas como la clasificación de imágenes, la generación y la detección de objetos. Consisten en múltiples capas que aprenden a reconocer secuencias útiles y su importancia en la entrada original para iterar y construir sobre ella.

Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Uno de los primeros modelos de la década de 1980, las RNN fueron desarrolladas por John Hopfield para ser capaces de memorizar patrones en los datos y usar estas memorias para procesarlos. Se utilizan ampliamente en tareas donde el contexto y las dependencias temporales son cruciales, como el reconocimiento de voz, el modelado del lenguaje y la predicción de series temporales.

Redes de Memoria a Largo-Corto Plazo (LSTM)

Las LSTM son un tipo de arquitectura de RNN diseñada para abordar problemas de nivel superior. Pueden aprender dependencias a largo plazo en secuencias de datos utilizando su capacidad para recordar u olvidar selectivamente información a lo largo del tiempo. Esto hace de las LSTM un tipo de modelo común para el reconocimiento de voz, la traducción automática y la generación de texto.

Autoencoders Variacionales (VAE)

El concepto de VAE surgió por primera vez en la década de 1990 y desde entonces ha recorrido un largo camino para ganar popularidad.

En resumen, los VAE son modelos complejos con dos partes, un codificador y un decodificador, que trabajan juntos para generar nuevos puntos de datos realistas a partir de patrones aprendidos. Un codificador convierte la entrada dada en una representación más pequeña y densa de los datos. Preserva solo las características esenciales que el decodificador necesita para reconstruir con éxito la entrada original. Toda la información irrelevante se descarta, lo que lleva a una alta eficiencia de los VAE como modelos de IA generativa.

Modelos de Difusión

Los modelos de difusión son modelos generativos que aprenden la distribución de probabilidad de los datos observando cómo se propagan o difunden a través de un sistema. Estos modelos han mostrado grandes resultados en la generación de imágenes y videos de alta calidad, sin paralelo en comparación con cualquier otro tipo de modelo. Sin embargo, los modelos de difusión suelen tardar mucho más en entrenarse que los autoencoders variacionales debido a su arquitectura a gran escala, por lo que es una compensación a considerar antes de la implementación.

Modelos Transformadores

Desde su introducción por Vaswani y sus colegas en 2017, los transformadores han sido responsables de un cambio de paradigma en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Con sus mecanismos de atención, los transformadores pueden enfocarse en las partes importantes de las secuencias de datos. Esto les permite procesar y generar texto coherente y contextualmente relevante. Modelos como BERT y GPT se basan en transformadores y son capaces de realizar tareas como clasificación de texto, traducción y generación de texto.

En la práctica, todos los tipos de modelos de IA generativa se pueden combinar para aprovechar sus fortalezas. Por ejemplo, usar una CNN para extraer características de las imágenes y luego pasar estas características a una RNN para el modelado de secuencias sobre estas características extraídas conduce a la producción de muestras de datos más realistas.

Ejemplos de Modelos Populares

Además de su increíble productividad, la IA generativa, junto con los modelos de lenguaje grandes, ofrecen a los usuarios la oportunidad de crear salidas multimodales. La idea se refiere a tomar un tipo de entrada, por ejemplo, texto, y generar uno completamente diferente: música, imágenes o incluso videos.

A continuación, puedes encontrar información sobre algunos de los modelos de IA generativa y LLM más buscados, sus funciones y aplicaciones.

Visuales y Sonido

DALL-E (OpenAI): Un impresionante modelo de texto a imagen que combina técnicas de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural para generar imágenes. Desde su lanzamiento inicial en 2021, las versiones más eficientes DALL-E 2 y DALL-E 3 se han vuelto disponibles.

Stable Diffusion (Stability AI): Basado en tecnología de difusión, este modelo es capaz de generar imágenes, animaciones y videos fotorrealistas únicos basados en un mensaje del usuario. Puede ajustarse para satisfacer tus necesidades específicas con solo un puñado de imágenes a través del aprendizaje por transferencia y está disponible para todos bajo una licencia permisiva. Estos puntos diferencian a Stable Diffusion de sus predecesores.

Hasta ahora, la última versión, Stable Diffusion 2, está en el mercado, mientras que la lista de espera para la vista previa anticipada de SD 3 acaba de abrirse.

Jukebox (OpenAI): Un modelo de IA capaz de generar música en diferentes géneros y con varios instrumentos. Según sus desarrolladores, si se proporciona al modelo el género, el artista y la letra como entrada, puede generar una nueva muestra musical producida desde cero.

Imagine 3D (Luma AI): Genera un modelo 3D con una textura a todo color basado en un mensaje de texto. Se afirma que produce activos 3D de mayor calidad que algunos otros modelos de IA generativa con funcionalidad similar debido al uso de imágenes en tiempo real como referencia.

Estos pocos ejemplos por sí solos muestran la increíble versatilidad y creatividad de los modelos de IA generativa, que van desde la generación de arte y música hasta la construcción de palabras. Ofrecen una idea del potencial de la tecnología de IA para aumentar a los profesionales humanos e inspirar nuevas formas de expresión.

IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grandes

La diferencia entre la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) es su enfoque. Ambos son modelos de aprendizaje automático que pueden producir resultados novedosos, pero los LLM se ocupan principalmente del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto incluye generación de texto, análisis, traducción e incluso finalización de código.

Como una subespecie de IA generativa, los LLM también requieren grandes cantidades de datos para entrenar y mejorar.

Debido a todos los datos de texto disponibles en Internet, como libros, publicaciones en redes sociales e incluso las propias páginas web, recientemente hemos visto avances significativos en su desarrollo. Estos son los más conocidos.

Serie GPT (Open AI): Como modelos transformadores avanzados, la serie GPT tiene un amplio conocimiento general y altas capacidades de razonamiento. La última iteración, GPT-4, es un modelo multimodal grande que acepta entradas de texto e imágenes para producir una salida textual novedosa como conversaciones, ensayos, resúmenes y fragmentos de código.

BERT (Google): Este modelo fue diseñado específicamente para tareas de comprensión del lenguaje natural. Su nombre completo es Bidirectional Encoder Representations from Transformers, lo que significa que puede aprender el contexto de ambos lados de una palabra para usarlo en la clasificación de texto, respuesta a preguntas y análisis de sentimientos.

Otros desarrolladores, como HuggingFace y Meta, han podido crear versiones más optimizadas de BERT, como DistilBERT y RoBERTa, adecuadas para una variedad de tareas de NLP.

LLaMA (Meta): En un esfuerzo por democratizar el acceso a la IA generativa y a los LLM, la compañía lanzó este modelo fundacional de vanguardia en 2023. Está disponible en varios tamaños y versiones, siendo la más reciente LLaMA 2. Las características distintivas de este modelo son la apertura a las modificaciones y la libertad de uso.

BLOOM (BigScience): Capaz de generar texto en 46 idiomas naturales y 13 lenguajes de programación, BLOOM es el modelo de lenguaje existente más grande con más de 170 mil millones de parámetros. Ahora está ampliamente disponible a través del ecosistema de HuggingFace y se puede utilizar para tareas de investigación y procesamiento de lenguaje a gran escala.

Gemini (Google): Anteriormente conocido como Bard, este innovador LLM multimodal es capaz de integrarse sin problemas con una serie de entornos, desde centros de datos hasta dispositivos móviles. Puede generalizar, producir y combinar diferentes tipos de información, incluidos texto, código, audio, imagen y video. La primera versión, Gemini 1.0, está disponible en tres tamaños, ofreciendo un alto grado de flexibilidad.

Estos LLM modernos representan la vanguardia de la investigación en procesamiento del lenguaje natural, permitiendo una variedad de aplicaciones, desde la generación de conversaciones hasta la creación de contenido. Continúan empujando los límites de lo que es posible en la comprensión y producción de texto similar al humano.

Los modelos de IA generativa han encontrado un uso amplio en varias industrias. Son responsables de la optimización, la automatización y las nuevas tendencias creativas a una escala y velocidad sin precedentes.

En el arte y el diseño, modelos como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E se utilizan para crear obras de arte visualmente impresionantes, ayudar a los diseñadores a iterar nuevos patrones de producción y generar nuevo contenido como música, publicaciones de blog y videos.

La atención médica, una de las industrias más conservadoras en términos de adopción de nuevas tecnologías, también se ha beneficiado de la introducción de la IA generativa. Los modelos generativos ahora asisten a los profesionales humanos en imágenes médicas, diagnósticos y diseño de fármacos.

Los modelos generativos en finanzas y banca son responsables de predecir riesgos y oportunidades de inversión, comercio algorítmico y prevención de fraudes. Con la ciberseguridad como una preocupación principal, esta esfera utiliza las fortalezas de los modelos de IA generativa como GAN, RNN y transformadores para la identificación de anomalías, detección de intrusiones y predicción de amenazas de seguridad.

El comercio minorista y el comercio electrónico también han sido revolucionados por las tecnologías de IA generativa a través de recomendaciones de compras personalizadas, precios dinámicos, servicio al cliente automatizado y optimización de la gestión de inventario.

En el marketing, una esfera adyacente, la IA generativa es indispensable para la creación eficiente de contenido, la segmentación de clientes y la generación de anuncios.

En cuanto a la educación y la formación, la IA ha recorrido un largo camino desde su aplicación inicial en los sistemas de calificación automática. Ahora, los chatbots de IA se utilizan para responder preguntas de los estudiantes y actuar como tutores personalizados. Los modelos generativos crean simulaciones inmersivas, laboratorios virtuales y escenarios de entrenamiento para el aprendizaje práctico y generan datos sintéticos para la investigación.

Se han logrado avances significativos en energía y sostenibilidad gracias a la IA. Permitió un modelado climático confiable para la planificación de la sostenibilidad, la optimización del consumo y distribución de energía a través de redes inteligentes y un diseño mejorado de edificios y urbanismo.

La logística y el transporte eficientes ahora son casi impensables sin los modelos generativos. La identificación de pasajeros, la optimización de rutas, los vehículos inteligentes y el seguimiento de la cadena de suministro en tiempo real son solo algunos ejemplos de las capacidades de la IA generativa en esta esfera.

¿Qué problemas resuelven los modelos de IA generativa?

La mayor ventaja de usar modelos de IA generativa en la industria es poder confiar en ellos para resolver los eternos problemas de productividad y compensación entre tiempo y esfuerzo. Cada vez más empresas están optando por capacitar a sus empleados en el uso de tecnologías de IA generativa para mejorar su eficiencia y automatizar tareas repetitivas.

De hecho, ningún empleado puede estar en todas partes al mismo tiempo para brindar soporte al cliente, ofrecer recomendaciones personalizadas y crear contenido a medida. Al confiar estas tareas a la IA, las empresas pueden reducir significativamente los costos operativos y liberar recursos humanos para tareas de nivel superior.

Según Google Analytics, en nuestro mundo digitalizado, los datos son el rey. Los modelos de IA generativa son capaces de tomar los datos de una organización y hacerlos funcionar. Pronosticar la demanda, iterar diseños de productos y permitir prácticas innovadoras: todo esto le da a una empresa una audaz ventaja competitiva con la ayuda de la IA generativa.

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Last modified: Abril 10, 2024

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