Parámetro

Definición
En inteligencia artificial, un parámetro es un valor que se ajusta durante el entrenamiento del modelo. En las redes neuronales, los pesos y sesgos son los parámetros más importantes, ya que determinan cómo las entradas se transforman en salidas.

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Contexto
No deben confundirse con los hiperparámetros, que se fijan antes del entrenamiento (por ejemplo, la tasa de aprendizaje o la arquitectura de la red). Los modelos actuales, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), pueden tener miles de millones de parámetros. Su ajuste se realiza mediante algoritmos de optimización como la descenso de gradiente, que minimiza la función de pérdida.

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Ejemplos prácticos

• Visión por computadora: pesos ajustados para clasificar imágenes.
• Procesamiento del lenguaje natural: modelos como GPT o BERT con billones de parámetros para entender el contexto.
• Regresión lineal: los coeficientes de la ecuación son parámetros aprendidos.

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Ventajas y limitaciones

• ✅ Permiten que el modelo aprenda directamente de los datos.
• ✅ Más parámetros = mayor capacidad de representación.
• ❌ Demasiados parámetros pueden provocar sobreajuste.
• ❌ Su entrenamiento requiere gran capacidad computacional.

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En inteligencia artificial, un parámetro es un valor interno que el modelo ajusta automáticamente durante el entrenamiento. Son función es guiar cómo las entradas se convierten en salidas. En las redes neuronales, los parámetros más relevantes son los pesos y los sesgos, que controlan cómo fluye y se transforma la información.

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Es importante diferenciarlos de los hiperparámetros, que no se aprenden, sino que se deciden antes de entrenar el modelo, como la tasa de aprendizaje, el número de capas o el tamaño de los lotes de datos. Los hiperparámetros marcan las reglas del juego, mientras que los parámetros son los resultados de ese juego.

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En la actualidad, los grandes modelos como GPT o BERT pueden llegar a tener miles de millones de parámetros. Esto explica su enorme capacidad de representación, pero también el enorme costo computacional y energético de su entrenamiento.

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Disponer de muchos parámetros permite a un modelo capturar relaciones complejas. Sin embargo, demasiados pueden conducir al sobreajuste, cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad para generalizar. En la práctica, encontrar el equilibrio adecuado es clave para desarrollar sistemas de IA eficientes y útiles.

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📚 Referencias

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
• Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning.