IA Generativa en el momento del Chat Mistral: ¡un soplo de aire fresco!
Mistral Chat, un chatbot multilingüe, es una ilustración del compromiso de Mistral AI con el código abierto, ofreciendo acceso gratuito y sin restricciones a su modelo lingüístico. Promete ser una potente herramienta para diversas aplicaciones, combinando tecnología punta con facilidad de uso. Lo fascinante de la historia de Mistral es que la empresa no existía... hace menos de 1 año. Con sus productos, encarna el ritmo vertiginoso de la carrera hacia la IA generativa, o IA a secas. Si es difícil seguir el ritmo actual de los avances en IA, como admiten los científicos de datos más experimentados, ¿qué pasa con los profanos? ¿Qué es la IA generativa? Oímos muchas cosas sobre ella: comparaciones entre IA e IA generativa que no tienen fundamento, por ejemplo. ¿Cómo orientarse en medio de la masa de información y desinformación sobre la IA?
A veces hay que volver a lo básico. A lo básico. En este artículo, le ofrecemos la presentación más sencilla posible -aunque exhaustiva- de la IA generativa. Desde sus recientes avances hasta su relación con el aprendizaje automático, este artículo le ofrecerá una visión más clara.
Si tuviéramos que definir la IA generativa de forma sencilla y completa, diríamos que corresponde a un modelo capaz de aprender de los datos existentes y generar nuevos datos complejos. Y que estos datos complejos den la ilusión de haber sido producidos por un humano. También conocida como Gen-AI, puede producir contenidos realistas a gran escala sin duplicar los datos originales.
En este artículo, examinamos los últimos avances de la IA Generativa y su relación con el Aprendizaje Automático, para que comprenda mejor sus principios. También hablamos de otros beneficios y aplicaciones prácticas de la IA generativa en la vida cotidiana. ¿Estás preparado? Empecemos.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos. Utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos, aprende de ellos y luego crea sus propios datos nuevos que se parecen al original. Por ejemplo, tras examinar muchas imágenes para aprender, la IA generativa puede crear nuevas imágenes que parecen reales a partir de un texto, pero que en realidad han sido creadas por la IA. Por ejemplo 🔗 DALL-Eque es una red neuronal entrenada por OpenAI.
Más recientemente, Open AI volvió a causar revuelo al anunciar el lanzamiento de 🔗 Soraun modelo desarrollado para comprender y simular el mundo físico en movimiento. Sora puede generar vídeos de hasta un minuto de duración manteniendo la calidad visual y ciñéndose a las exigencias del usuario.
Los modelos generativos de IA, como los grandes modelos lingüísticos (LLM), se entrenan con mucho texto (por ejemplo, todo el contenido de Wikipedia). Este entrenamiento les ayuda a generar nuevos textos, contenidos generados por IA que parecen escritos por una persona. Estos modelos de IA utilizan redes neuronales para procesar datos etiquetados y generar nuevos contenidos.
Un uso popular de la IA generativa es crear imágenes realistas. Las empresas también utilizan la IA generativa para escribir textos, componer música o desarrollar nuevos códigos informáticos. La tecnología aún es nueva, pero se está desarrollando rápidamente y cada vez es más eficaz para realizar diversas tareas, como crear nuevos 🔗 datos sintéticos que pueden ayudar a entrenar otros sistemas de IA.
¿Cómo se relaciona la IA generativa con los modelos de aprendizaje automático?
La IA generativa está estrechamente relacionada con el proceso de formación de modelos de aprendizaje automático porque utiliza estos modelos para crear cosas nuevas. Piense en estos modelos como en el cerebro de la IA. Observan una gran cantidad de información, como imágenes o texto, y aprenden reglas a partir de ella, principios para tomar decisiones. Luego utilizan estos modelos para hacer cosas que son similares pero nuevas, como un artista que crea un nuevo cuadro basándose en lo que aprendió sobre arte como parte de sus estudios en "Beaux Arts". Mediante el método Deep Learning, a partir de un enorme montón de información, estos modelos se vuelven inteligentes y empiezan a crear textos o imágenes precisos y realistas.
Por ejemplo, un modelo de IA generativa puede garantizar que el sistema de IA aprenda de muchos libros y luego escriba su propia historia. Esto es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, que ayuda a la IA a entender y utilizar el lenguaje y la inteligencia humanos.
La IA generativa incluye modelos como el aprendizaje profundo y las redes neuronales recurrentes que toman muestras de datos para ayudar a la IA a pensar y recordar, haciendo que sus creaciones sean bastante impresionantes. Estos modelos de IA son un poco como un niño en crecimiento: cuanto más aprenden de los datos que reciben, más hábiles se vuelven para crear cosas que parecen reales, como una imagen o una pieza musical.
Es un error común pensar que la IA generativa es una evolución directa de la inteligencia artificial (IA) tradicional. Sin embargo, es importante entender que la IA generativa no es simplemente una versión avanzada de la IA, sino más bien una rama distinta con sus propias especificidades.
La IA "tradicional" se centra principalmente en el análisis y la interpretación de datos, utilizando algoritmos para tomar decisiones basadas en conjuntos de datos existentes. En cambio, la IA generativa, aunque utiliza los principios fundamentales de la IA, se distingue por su capacidad de crear nuevos contenidos que antes no existían, como imágenes, texto o música.
Utiliza modelos de aprendizaje profundo más complejos. Las dos formas de IA comparten fundamentos comunes, sobre todo el uso de algoritmos y datos para el aprendizaje automático, pero sirven para fines distintos y representan aspectos diferentes del vasto campo de la inteligencia artificial.
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¿Cómo se entrena un modelo generativo de IA?
Los sistemas de IA generativa funcionan según los requisitos que usted desee si los ha entrenado a la perfección. Un sistema de IA generativa debe ser capaz de ayudarle a realizar diversas tareas. Pero, ¿cómo se entrena? A continuación le ofrecemos algunos pasos que le darán una visión general (muy) simplificada del ciclo de desarrollo de la IA generativa:
1. Empezar con datos de formación de calidad
Para entrenar bien tu modelo lingüístico de IA generativa, necesitas buenos datos de entrenamiento. Esto significa muchos ejemplos de cosas que quieras que tu IA use como referencia, antes de crear. En el caso de los modelos lingüísticos, puede tratarse de libros, artículos o conversaciones. Los datos deben estar limpios y ser relevantes, ya que los datos erróneos pueden enseñar a la IA cosas equivocadas y crear sesgos.
2. Elegir los modelos de aprendizaje automático adecuados
Elija un modelo de aprendizaje automático que se ajuste a su objetivo. Los modelos de aprendizaje profundo son buenos para tareas complejas. Para problemas más sencillos, otros modelos pueden funcionar mejor. Recuerda que los modelos más grandes requieren más datos y potencia de cálculo.
3. Entrenar modelos generativos de forma iterativa
El entrenamiento lleva tiempo. El modelo de IA se enseña por etapas, llamadas iteraciones. En cada etapa, el modelo intenta crear algo nuevo y usted le dice lo bien que lo ha hecho. El modelo mejora poco a poco. Es como aprender a montar en bici. Te caes, aprendes y lo vuelves a intentar. Es difícil que una IA sea perfecta la primera vez que la usa, incluso herramientas avanzadas como 🔗 ChatGPT incorporan los comentarios de los usuarios para seguir entrenándose de forma continua y mejorar.
4. Probar continuamente los modelos de IA
Sigue controlando tu IA. Asegúrate de que está aprendiendo lo correcto. A esto se le llama probar. Si la IA comete errores, ajusta tu entrenamiento o modelo. Es como enseñar a un niño: aprende mejor con los consejos y la orientación adecuados.
5. Utilizar los comentarios para mejorar
Escucha lo que dicen los usuarios. Sus aportaciones pueden ayudarte a mejorar tu IA. Si dicen que las imágenes o las palabras no se ven bien, utilízalo para entrenar tu IA generativa y corregir errores. Los comentarios son como un profesor que te ayuda a mejorar corrigiendo tus ejercicios o dándote consejos personalizados.
6. Asegúrate de que tu IA es ética y justa
Asegúrate de que tu IA trata a todo el mundo de forma justa. No debe aprender cosas malas de los datos. Si utiliza el lenguaje, no debe decir cosas malas o incorrectas. Esto es importante para que todo el mundo pueda confiar en tu IA generativa y utilizarla.
Un último punto: vas a necesitar datos anotados de alta calidad para preparar los conjuntos de datos que permitirán a tu IA aprender. No olvide tener en cuenta la ética a la hora de elegir al proveedor de servicios que le ayudará a preparar los datos: es impensable suponer que las tareas de anotación de datos no requieren conocimientos especializados y pueden confiarse a expertos de crowdsourcing en los cuatro rincones del mundo, en condiciones a menudo cuestionables.
Recuerde que entrenar su modelo de inteligencia artificial generativa es un gran trabajo, que puede llevar meses o incluso años dependiendo de lo que intente conseguir. Es como enseñar a alguien a hacer algo nuevo, a practicar un deporte o a tocar un instrumento musical, por ejemplo. Se necesita paciencia, las herramientas adecuadas y mucho trabajo. Pero si lo haces bien, tu IA será capaz de hacer cosas increíbles.
¿Cómo funciona la IA generativa con grandes modelos lingüísticos?
La IA Generativa utiliza grandes modelos lingüísticos para comprender y crear cosas nuevas. Imagine Gen-AI como un asistente muy inteligente que ha leído muchos libros y artículos. De toda esta lectura aprende a escribir sus propias frases. Para ello, la IA busca patrones en los datos con los que ha sido entrenada, por ejemplo, qué palabras suelen ir juntas.
Los grandes modelos lingüísticos, como GPT-3 o GPT-4, se entrenan con mucho texto: miles de millones de palabras. Entonces, cuando le pides a la IA que escriba algo, puede predecir qué palabras deben seguir para que tenga sentido. Es un poco como cuando empiezas a decir un refrán famoso y tu amigo lo termina. Eso es porque ya lo ha oído muchas veces, igual que la IA ha leído muchas frases.
Pero la IA no se limita a repetir lo que ha aprendido. Puede mezclar y combinar las partes que conoce para crear frases totalmente nuevas que nunca se han dicho antes. Por eso puede escribir historias, responder preguntas e incluso hacer chistes. Pero no es perfecto: a veces se equivoca o no entiende bien lo que quieres decir. Pero cuanto más aprenda, más ayuda personalizada podrá ofrecerte.
La IA generativa puede ser de gran ayuda en muchos contextos. En las escuelas, por ejemplo, puede ayudar a los profesores a preparar las clases. En el caso de los escritores, podría aportar ideas para historias, o incluso escribir novelas casi en su totalidad, como hizo la autora japonesa Rie Kudan con su premiado libro "Tokio-to Dojo-to". En el servicio de atención al cliente, podría hablar con los clientes para resolver problemas. La IA agiliza estas cosas y puede ayudar a la gente de muchas maneras. Pero tenemos que utilizarla con cuidado y asegurarnos de que sea justa y segura para todos.
La IA generativa con grandes modelos lingüísticos es para nuestro cerebro lo que una bicicleta para nuestras piernas: debe utilizarse para impulsar nuestro pensamiento y ayudarnos a desarrollar y luego articular nuestras ideas. Está cambiando nuestra forma de vivir y trabajar, al proporcionarnos herramientas de IA y nuevas formas de crear y resolver problemas cotidianos.
Principales ventajas de la IA generativa
Desde la producción de datos hasta la creación de código informático, los modelos de IA generativa están resultando beneficiosos en muchos sentidos. La IA generativa aporta sus beneficios facilitando la creación de textos y aportando nuevas muestras de datos con muchas mejoras. Hemos reunido algunas de las principales ventajas de las herramientas de IA generativa, que encontrarás a continuación:
Comunicación sencilla gracias a sus funciones de procesamiento del lenguaje natural
Los modelos generativos de IA pueden ayudar a las personas a hablar mejor entre sí. Estos nuevos modelos utilizan el procesamiento del lenguaje natural para entender y utilizar palabras humanas. Esto significa que los dispositivos pueden hablarnos de forma natural. Esto es estupendo para ayudar a las personas que quieren aprender nuevos idiomas o necesitan ayuda para comunicarse. Incluso podemos imaginar que algún día exista un traductor universal en tiempo real (quizá no el de este 🔗 vídeo - esperamos que el diseño esté un poco mejor pensado y sea más ergonómico).
Creación rápida de contenidos
Con la IA generativa, crear cosas nuevas, como historias, música o imágenes, puede hacerse muy rápidamente. La IA no necesita descansar, así que puede crear montones de contenidos nuevos todo el tiempo. Esto es muy útil para las personas que tienen que hacer muchas cosas rápidamente, como escritores o artistas que tienen plazos de entrega. Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, ¡puedes generar tanto contenido como necesites! Con la IA generativa, ¡generar texto es más fácil que nunca!
Aprendizaje personalizado
Los sistemas de IA también pueden ayudar a las personas a aprender de la forma que más les convenga. Analizando lo que sabe un alumno, la IA generativa puede sugerirle nuevos ejercicios que le ayuden a aprender mejor. Este tipo de aprendizaje personalizado es apasionante, porque todo el mundo puede aprender a su propio ritmo.
Nuevas ideas en arte y diseño
La IA generativa puede crear arte y diseños por sí misma. Esto da a artistas y diseñadores nuevas ideas con las que trabajar. También puede ser una herramienta para los que piensan como artistas sin tener los conocimientos técnicos necesarios: probablemente en los próximos años salgan a la luz nuevos artistas de la IA. A veces la IA puede mezclar diferentes estilos o la IA generativa para crear algo que nadie ha visto antes, lo que puede ser realmente genial e inspirador.
Creación de datos para el proceso de entrenamiento de la IA
La IA generativa también sirve para crear el tipo de datos sintéticos que ayudan a entrenar otros sistemas de IA. Si no hay suficientes datos reales, la IA generativa puede crear nuevos datos ficticios que sigan siendo útiles para un algoritmo de aprendizaje automático. Esto ayuda a que los sistemas de IA sean más inteligentes sin necesidad de muchos ejemplos del mundo real.
Recuerde que todas estas ventajas aún están creciendo porque la IA generativa es bastante nueva. Pero está claro que ya está cambiando nuestra forma de crear cosas y compartir ideas.
Principales aplicaciones de la IA generativa en diversos sectores
Desde la generación de imágenes hasta la creación de mejores modelos de cimientos, los sistemas de IA generativa son útiles para realizar una amplia gama de tareas. Existen muchos modelos de IA generativa que mejoran constantemente la vida humana con sus aplicaciones en el mundo real. Implementar la IA generativa en su trabajo puede aumentar su eficacia y credibilidad.
Estas son las principales aplicaciones reales de los modelos generativos de IA:
Audio
Creación de nueva música, canciones e incluso bandas sonoras para películas y juegos. Restauración y mejora de clips de audio, transcripción de voz a texto, conversión de texto a voz y clonación de voz.
Visual
Producción, modificación y análisis de contenidos visuales (imágenes y 🔗 vídeos). Generación de contenidos como vídeos o imágenes, mejora de imágenes y vídeos, generación de realidad virtual y simulaciones para entretenimiento y formación, y generación de datos para proyectos de ML basados en vídeo.
Texto
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden generar nuevos textos a partir de datos de entrenamiento y parámetros del modelo. Pueden utilizarse para la traducción de idiomas, la creación de contenidos, la redacción de libros o anuncios, el resumen de textos y para impulsar chatbots y asistentes virtuales.
Conversaciones
La IA conversacional facilita las conversaciones naturales y humanas entre las personas y los sistemas de IA, lo que incluye la comprensión del lenguaje natural (NLU), la generación de lenguaje natural (NLG), el reconocimiento del habla y la gestión del diálogo.
Más datos
La IA generativa crea nuevos puntos de datos sintéticos que se pueden añadir a conjuntos de datos existentes, utilizados en aplicaciones de ML y aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento de un modelo de IA aumentando el tamaño y la diversidad de los datos de entrenamiento utilizados.
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Diseño del producto
Los algoritmos de IA generativa ayudan a generar nuevos diseños y prototipos, lo que permite a las empresas explorar nuevas ideas de productos e iterar sobre los productos existentes.
Atención al cliente
La IA generativa está ayudando a mejorar la atención al cliente a través de potentes chatbots y asistentes virtuales capaces de mantener conversaciones humanas para mejorar el compromiso de los usuarios. Este caso de uso es tan potente que está llamado a tener un impacto duradero en el sector de la externalización de los centros de llamadas: a finales de febrero de 2024, el líder en este campo, 🔗. Teleperformance, sufrió una caída histórica del precio de sus acciones después de que la fintech Klarna desvelara las prestaciones de un asistente basado en inteligencia artificial. De hecho, Klarna afirmó que su chatbot realizaba un trabajo equivalente al de 700 personas contratadas a tiempo completo.
Conclusión
En esencia, los sistemas de IA generativa (o Gen-AI) son muy prometedores, ya que transforman la forma en que interactuamos con la tecnología, para imaginar un mundo en el que interactuar con la IA en lugar de escribir una consulta en un teclado se convierta en la norma. Esta tecnología, con su capacidad de crear y personalizar, no es sólo una ayuda, sino un verdadero"cambio de juego" en varias industrias. Está ampliando los límites de la sanidad, la automoción, el entretenimiento, la educación, las finanzas, el comercio minorista y la seguridad, mejorando la innovación, la seguridad y la eficiencia.
A pesar de las preocupaciones sobre la interrupción del empleo, el uso ético de la IA y la autenticidad de la creación, el valor subyacente de la IA generativa reside en su mejora de las capacidades humanas y la generación de soluciones novedosas a problemas complejos. Es, sin duda, una guía convincente hacia un futuro más inteligente e imaginativo.
¿Ha tenido la oportunidad de ver la IA generativa en acción? Ya sea en el arte, la música, la generación de texto, el habla o más allá - ¿cuál ha sido tu experiencia con esta tecnología de vanguardia? Comparte tus historias, ideas y proyectos 🔗 escribiendo a.
