La IA generativa en la era de Mistral Chat: ¡un soplo de aire fresco!
Mistral Chat, un chatbot multilingüe, es un ejemplo del compromiso de Mistral AI con el código abierto, que ofrece acceso gratuito y sin restricciones a su modelo lingüístico. Promete ser una herramienta poderosa para una variedad de aplicaciones, ya que combina tecnología de vanguardia y facilidad de uso. Lo fascinante de la historia de Mistral es que esta empresa no existía... hace menos de un año. Con sus productos, encarna el ritmo vertiginoso de la carrera por la IA generativa o IA para abreviar. Si bien es difícil mantener el ritmo actual de los avances de la IA, según los científicos de datos más experimentados, ¿qué pasa con los profanos? ¿Cómo se define la IA generativa? Escuchamos mucho sobre ella: comparaciones entre la IA y la IA generativa que no tienen sentido, por ejemplo. ¿Cómo sortear la enorme cantidad de información y desinformación sobre la IA?
A veces hay que volver a las cosas simples. Conceptos básicos. Por eso, en este artículo te ofrecemos la presentación más sencilla posible, aunque completa, de la IA generativa. Desde sus avances recientes hasta su vinculación con el aprendizaje automático, esta lectura le permitirá ver con mayor claridad.
Si tuviéramos que definir la IA generativa de una manera simple y completa, diríamos que es un modelo que puede aprender de los datos existentes y generar datos nuevos y complejos. Y que estos datos complejos dan la ilusión de haber sido producidos por un humano. También llamada Gen-AI, puede producir contenido realista a escala sin duplicar los datos originales.
En este artículo, analizamos los avances recientes de Gen-AI y su vínculo con el aprendizaje automático, para ofrecerle una mejor comprensión de sus principios. También analizamos otros beneficios y aplicaciones prácticas de la IA generativa en la vida cotidiana. Entonces, ¿estás preparado? Vamos.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa se refiere a un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo. Utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos, aprender de ellos y, a continuación, crear sus propios datos nuevos con el mismo aspecto que los originales. Por ejemplo, después de examinar numerosas imágenes para aprender, la IA generativa puede crear nuevas imágenes que parecen reales a partir del texto, pero que en realidad han sido creadas por la IA. Por ejemplo, esto es DALL-E, que es una red neuronal impulsada por OpenAI.
Más recientemente, Open AI volvió a hacer ruido al anunciar el lanzamiento de Sora, un 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 atendiendo a la demanda de los usuarios.
Los modelos de IA generativa, como los modelos de grandes lenguajes (LLM), se entrenan con mucho texto (por ejemplo, todo el contenido de Wikipedia). Esta formación les ayuda a generar nuevos textos, contenido generado por IA que parece haber sido escrito por una persona. Estos modelos de IA utilizan redes neuronales para procesar datos etiquetados y generar contenido nuevo.
Un uso popular de la IA generativa es la creación de imágenes realistas. Las empresas también utilizan la IA generativa para escribir textos, componer música o desarrollar nuevos códigos informáticos. Esta tecnología aún es nueva, pero se está desarrollando rápidamente y se está volviendo cada vez más eficaz a la hora de realizar diferentes tareas, como crear nuevas datos sintéticos que pueden ayudar a entrenar otros sistemas de IA.
¿Cómo se asocia la IA generativa con los modelos de aprendizaje automático?
La IA generativa está estrechamente relacionada con el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático porque utiliza estos modelos para crear cosas nuevas. Piense en estos modelos como el cerebro de la IA. Analizan mucha información, como imágenes o texto, y aprenden reglas y principios para la toma de decisiones. Luego usan estos modelos para hacer cosas similares pero nuevas, como un artista que crea una nueva pintura basándose en lo que aprendió sobre el arte como parte de sus estudios en las «Bellas Artes». Gracias al método de aprendizaje profundo (Deep Learning), a partir de una enorme cantidad de información, estos modelos se vuelven inteligentes y comienzan a crear textos o imágenes precisos y realistas.
Por ejemplo, un modelo de IA generativa puede hacer que el sistema de IA aprenda de numerosos libros y luego escriba su propia historia. Esto es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, que ayuda a la IA a comprender 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, lo que hace que sus creaciones sean bastante impresionantes. Estos modelos de IA se parecen un poco a los de un niño en crecimiento: cuanto más aprenden de los datos que reciben, más adeptos se vuelven a la hora de crear cosas que parezcan reales, como una imagen o una pieza musical.
Es común suponer, erróneamente, que la IA generativa es la evolución directa de la inteligencia artificial (IA) tradicional. Sin embargo, es importante entender que la IA generativa no es solo una versión avanzada de la IA, sino más bien una rama distinta con sus propias características específicas.
La IA «tradicional» se centra principalmente en analizar e interpretar los datos, utilizando algoritmos para tomar decisiones basadas en los conjuntos de datos existentes. Por otro lado, la IA generativa, si bien utiliza los principios fundamentales de la IA, se distingue por su capacidad para crear contenido nuevo que no existía antes, como imágenes, textos o música.
Para ello, utiliza modelos de aprendizaje profundo más complejos. Ambas formas de IA comparten fundamentos comunes, incluido el uso de algoritmos y datos para el aprendizaje automático, pero tienen propósitos diferentes y representan diferentes aspectos del amplio campo de la inteligencia artificial.
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¿Cómo se entrena un modelo de IA generativa?
Los sistemas de IA generativa funcionan de acuerdo con sus requisitos deseados si los ha entrenado a la perfección. Un sistema de IA generativa debería poder ayudarte a completar una variedad de tareas. Pero, ¿cómo se entrena? Estos son algunos pasos que te darán una visión general (muy) simplificada del ciclo de desarrollo de la IA generativa:
1. Comience con datos de entrenamiento de calidad
Para entrenar bien tu modelo de lenguaje de IA generativa, necesitas buenos datos de entrenamiento. Eso significa muchos ejemplos de cosas que quieres que tu IA utilice como referencia antes de crearlas. En el caso de los modelos lingüísticos, pueden ser libros, artículos o conversaciones. Los datos deben ser limpios y relevantes, porque los datos incorrectos pueden enseñar cosas malas a la IA y crear sesgos.
2. Elija los modelos de aprendizaje automático correctos
Elija un modelo de aprendizaje automático que se adapte a su propósito. Los modelos de aprendizaje profundo son buenos para tareas complejas. Para problemas más simples, otros modelos podrían funcionar mejor. Recuerde que los modelos más grandes requieren más datos y más potencia informática.
3. Entrene modelos generativos de forma iterativa
La formación lleva tiempo. El modelo de IA se enseña por etapas, denominadas iteraciones. En cada etapa, el modelo intenta crear algo nuevo y tú le dices lo bien que lo ha hecho. Luego, el modelo mejora gradualmente. Es como aprender a andar en bicicleta. ¡Te caes, aprendes y vuelves a intentarlo! Es difícil que una IA sea perfecta desde la primera vez que la usa, incluso con herramientas avanzadas como Chat GPT incorporar los comentarios de los usuarios para seguir formándose de forma continua y mejorar.
4. Pruebe los modelos de IA de forma continua
Sigue comprobando tu IA. Asegúrate de que esté aprendiendo las cosas correctas. Se llama hacer pruebas. Si la IA comete errores, ajusta tu entrenamiento o modelo. Es como enseñarle a un niño; aprende mejor con los consejos y la orientación adecuados.
5. Usa los comentarios para mejorar
Escucha lo que dicen los usuarios. Sus comentarios pueden ayudarte a mejorar tu IA. Si dicen que las imágenes o las palabras no se ven bien, úsalo para entrenar tu IA generativa y corregir los errores. La retroalimentación es como la de un profesor que te ayuda a mejorar corrigiendo tus ejercicios o dándote consejos personalizados.
6. Asegúrese de que su IA sea ética y justa
Asegúrate de que tu IA trate a todas las personas de manera justa. No debería aprender cosas malas de los datos. Si usa el lenguaje, no debe decir cosas malas o malas. Esto es importante para que todos puedan confiar en tu IA generativa y utilizarla.
👉 Un último punto: necesitará datos anotados de calidad para prepare los conjuntos de datos que permitirán a su IA aprender. Recuerde evaluar la ética a la hora de elegir al proveedor de servicios que le ayudará a preparar los datos: no es posible suponer que las tareas de anotación de datos no requieran ningún tipo de experiencia y puedan confiarse a expertos Colaboración colectiva en los cuatro rincones del mundo, en condiciones que a menudo son cuestionables.
Recuerda que entrenar tu modelo de inteligencia artificial generativa es mucho trabajo, que puede llevar meses o incluso años, según lo que busques lograr. Es como enseñarle a alguien a hacer algo nuevo, a practicar un deporte o un instrumento musical, por ejemplo. Necesitas paciencia, buenas herramientas y mucho trabajo duro. Pero si lo haces bien, ¡tu IA puede hacer cosas increíbles!
¿Cómo funciona la IA generativa con los grandes modelos lingüísticos?
Usos de la IA generativa principales modelos lingüísticos para entender y crear cosas nuevas. Piense en Gen-AI como un asistente muy inteligente que ha leído muchos libros y artículos. De toda esta lectura, está aprendiendo a escribir sus propias oraciones. Para ello, la IA busca patrones en los datos con los que ha sido entrenada, por ejemplo, averiguando qué palabras se juntan con frecuencia.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño, como el GPT-3 o el GPT-4, se entrenan con mucho texto, miles de millones de palabras. Luego, 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. Esto se debe a que lo han escuchado muchas veces antes, al igual que la IA ha leído muchas frases.
Pero la IA no solo repite lo que ha aprendido. Puede mezclar y combinar las piezas que conoce para crear frases completamente nuevas que nunca se han dicho antes. Por eso puede escribir historias, responder preguntas e incluso hacer bromas. Sin embargo, no es perfecto: a veces comete errores o no entiende muy bien lo que quieres decir. Pero cuanto más aprenda, más podrá ofrecerte ayuda personalizada.
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. Para los escritores, podía dar ideas para historias o incluso escribir novelas casi en su totalidad, como hizo la autora japonesa Rie Kudan con su premiado libro»Tokio a Dojo-to». En el servicio de atención al cliente, podía hablar con los clientes para resolver problemas. La IA acelera estas cosas y puede ayudar a las personas de muchas maneras. Sin embargo, debemos usarla con cuidado y asegurarnos de que es justa y segura para todos.
La IA generativa con grandes modelos lingüísticos es para nuestro cerebro lo que una bicicleta es para nuestras piernas: debe usarse para impulsar nuestro pensamiento y ayudarnos a desarrollar y luego articular nuestras ideas. Está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos, dándonos herramientas de inteligencia artificial y nuevas formas de crear y resolver problemas cotidianos.
Principales beneficios de la IA generativa
Desde la generación de datos hasta la creación de código informático, los modelos de IA generativa se están volviendo beneficiosos de muchas maneras. La inteligencia artificial generativa aporta sus beneficios al facilitar la creación de textos y al incorporar nuevas muestras de datos con muchas mejoras. Hemos recopilado algunas de las principales ventajas de las herramientas de inteligencia artificial generativa que encontrarás a continuación:
Comunicación sencilla gracias a sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural
Los modelos de IA generativa 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 comunicarse con nosotros de forma natural. Es ideal para ayudar a las personas que quieren aprender nuevos idiomas o que necesitan ayuda para comunicarse. Incluso podemos imaginar que algún día estará disponible un traductor universal en tiempo real (tal vez no el de este idioma) vídeo - ¡Esperamos que el diseño sea un poco mejor pensado y ergonómico!).
Creación rápida de contenido
Con la IA generativa, la creación de cosas nuevas como historias, música o imágenes se puede hacer muy rápidamente. La IA no necesita descansar, por lo que puede crear montones de contenido nuevo en todo momento. Esto es muy útil para las personas que necesitan hacer muchas cosas rápidamente, como escritores o artistas que tienen plazos. Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, ¡puedes generar contenido en la cantidad que necesites! ¡Con la IA generativa, la generación de texto es más fácil que nunca!
Aprendizaje personalizado
Los sistemas de IA también pueden ayudar a las personas a aprender de una manera que les funcione. Al analizar lo que sabe un estudiante, la IA generativa puede sugerir nuevos ejercicios para ayudarlo a aprender mejor. Este tipo de aprendizaje personalizado es emocionante porque todos pueden aprender a su propio ritmo.
Nuevas ideas en arte y diseño
La IA generativa puede crear arte y diseños por sí sola. Brinda a los artistas y diseñadores nuevas ideas con las que trabajar. También puede ser una herramienta para quienes piensan como artistas sin tener las habilidades técnicas necesarias: es probable que en los próximos años se revelen nuevos artistas de IA. A veces, la IA puede mezclar diferentes estilos o una IA generativa para crear algo que nadie haya visto antes, lo que puede resultar realmente genial e inspirador.
Creación de datos para el proceso de entrenamiento de IA
La IA generativa también es buena 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 falsos que sigan siendo útiles para un algoritmo de aprendizaje automático. Esto ayuda a que los sistemas de IA sean más inteligentes sin la necesidad de muchos ejemplos reales.
💡 Recuerde que todos estos beneficios siguen aumentando porque la IA generativa es bastante nueva. ¡Pero está claro que ya está cambiando la forma en que creamos cosas y compartimos ideas!
Principales aplicaciones de la IA generativa en diversas industrias
Desde la generación de imágenes hasta la creación de mejores modelos básicos, los sistemas de IA generativa son útiles para realizar una amplia gama de tareas. Existen numerosos modelos de IA generativa que mejoran constantemente la vida humana con sus aplicaciones en el mundo real. La implementación de la IA generativa en su trabajo puede aumentar su eficacia y credibilidad.
Estas son las principales aplicaciones de los modelos de IA generativa en el mundo real:
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 contenido visual (imágenes y videos). Generar contenido como vídeos o imágenes, mejorar imágenes y vídeos, generar realidad virtual y simulaciones para el entretenimiento y la formación, y generar datos para proyectos de aprendizaje automático basados en vídeo.
Texto
Los modelos lingüísticos extensos (LLM) pueden generar nuevos textos basados en los datos de entrenamiento y los parámetros del modelo. Se pueden usar para traducir idiomas, crear contenido, escribir libros o textos comerciales, resumir textos y potenciar los chatbots y los asistentes virtuales.
Conversaciones
La IA conversacional facilita las conversaciones humanas y naturales entre las personas y los sistemas de IA, incluida la comprensión del lenguaje natural (NLU), la generación del lenguaje natural (NLG), el reconocimiento de voz y la gestión del diálogo.
Aumento de datos
La IA generática permite crear nuevos puntos de datos sintéticos que se pueden agregar a los conjuntos de datos existentes y utilizarlos en aplicaciones de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de un modelo de IA al aumentar el tamaño y la diversidad de los datos de entrenamiento utilizados.
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Diseño de 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 con los productos existentes.
Servicio al cliente
La IA generativa contribuye a la mejora del servicio al cliente a través de potentes chatbots y asistentes virtuales capaces de mantener conversaciones humanas para reforzar la participación de los usuarios. Este caso de uso es tan poderoso que está a punto de tener un impacto duradero en el sector de la subcontratación de centros de llamadas: a finales de febrero de 2024, el líder en este campo, Teleperformance, ha experimentado una caída histórica en sus acciones después de que la fintech Klarna diera a conocer la actuación de un asistente basado en inteligencia artificial. De hecho, Klarna afirmó que su chatbot hacía 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 solo una ayuda, sino una verdadera»Cambiador de juego«en diversas industrias. Supera los límites de la salud, la automoción, el entretenimiento, 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 las interrupciones laborales, el uso ético de la IA y la autenticidad de la creación, el valor subyacente de la IA generativa radica en mejorar las capacidades humanas y generar soluciones novedosas para problemas complejos. Sin duda, es una guía convincente para un futuro más inteligente e imaginativo.
¿Has tenido la oportunidad de ver la IA generativa en acción? Ya sea en el arte, la música, el texto, la generación de voz o más, ¿cuál fue tu experiencia con esta tecnología de vanguardia? Comparta sus historias, ideas y proyectos con nosotros contactando.
