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Knowledge

Gran modelo de acción: cómo redefinir la IA más allá de las interacciones verbales

Escrito por
Daniella
Publicado el
2024-10-13
Tiempo de lectura
0
min

Los avances recientes en el campo de la inteligencia artificial (IA) han permitido dar un importante paso adelante con la aparición de grandes modelos de acción (LAM). A diferencia de los modelos tradicionales, que en su mayoría se limitan al procesamiento del lenguaje o de imágenes, estos modelos tienen como objetivo extender las capacidades de la IA a acciones más complejas y prácticas.

Al basarse en conjuntos de datos completos y precisos (que incluyen volúmenes masivos de datos preprocesados o anotados), los LAM permiten a las máquinas comprender su entorno inmediato para tomar decisiones autónomas y realizar tareas físicas (en robótica) o virtuales con mayor precisión.

Este enfoque, que trasciende las simples interacciones verbales, está redefiniendo la forma en que se entrenan y utilizan los modelos de IA, abriendo nuevas perspectivas en áreas tan diversas como la robótica, la conducción autónoma y la automatización de procesos industriales, al simplificar las interacciones humanas a través de una interfaz simple.

💡 En resumen, LAM hace que la IA sea proactiva. ¡con LAM, entiende las solicitudes y responde con acciones! En este artículo explicamos cómo funciona esto.

¿Qué es un modelo de acción grande?

Un modelo de acción grande o LAM es un tipo avanzado de modelo de inteligencia artificial diseñado para realizar tareas que van más allá del procesamiento del lenguaje o las simples predicciones. A diferencia de los modelos tradicionales, que suelen especializarse en el análisis de datos textuales o visuales, los LAM son capaces de interpretar instrucciones complejas y actuar sobre la base de ellas en entornos reales o simulados.

Combinan varias modalidades de datos, incluidos texto, imágenes, movimientos y acciones, para permitir que la IA interactúe de forma independiente con su entorno, tome decisiones en tiempo real y realice tareas concretas, ya sea manipulando objetos físicos o realizando operaciones en un contexto virtual.

El entrenamiento de estos modelos se basa en la anotación de vastos conjuntos de datos complejos, integrando tanto las acciones humanas como los contextos específicos, a fin de permitirles comprender no solo qué hacer, pero también cómo hacerlo. Estas capacidades abren nuevas perspectivas en sectores como la robótica, los vehículos autónomos o la automatización de procesos industriales. Además, un sistema operativo basado en la tecnología LAM, como el Sistema operativo Rabbit, ofrece una experiencia de usuario única sin necesidad de aplicaciones tradicionales.

Schema showing interactions between a LLM and an Agent within a Large Action Model (LAM)
El diagrama anterior ilustra la interacción entre un LLM (modelo lingüístico amplio) y un agente dentro de un LAM (modelo de acción basado en el lenguaje), destacando el ciclo de acciones y los comentarios del entorno según las instrucciones proporcionadas (Fuente: Springer. Diseño de Innovadora)

¿En qué se diferencia de los modelos tradicionales de inteligencia artificial?

Les Grandes modelos de acción se diferencian de los modelos tradicionales de inteligencia artificial en varios niveles, especialmente en términos de sus objetivos, complejidad y capacidad para interactuar con entornos dinámicos.

Alcance de las acciones

Si bien los modelos de IA tradicionales, como los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) o sistemas de reconocimiento de imágenes, se centran principalmente en el análisis y la comprensión de datos estáticos (texto, imágenes, etc.), los LAM están diseñados para ejecutar acciones físicas o virtuales en respuesta a contextos complejos. No solo procesan datos, sino interactuar activamente con el medio ambiente.

Multimodalidad

A diferencia de los modelos tradicionales, que a menudo procesan solo un tipo de datos (texto, imágenes o audio), los modelos de acción grande son capaces de combinar múltiples modalidades de datos — por ejemplo, datos visuales, textuales y cinestésicos (movimiento y acciones). Esto permite una comprensión más completa y contextual, necesaria para llevar a cabo acciones complejas, en particular gracias a un sistema operativo optimizado.

Toma de decisiones autónoma

Les Grandes modelos de acción están equipados con mecanismos que les permiten tomar decisiones en tiempo real y ajustar sus acciones en función de los resultados. Los modelos tradicionales, por otro lado, se centran más en las predicciones basadas en los datos de entrenamiento y, a menudo, requieren la intervención humana para la toma de decisiones finales.

Complejidad de las tareas

Si bien los modelos tradicionales suelen limitarse a tareas específicas (como clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos), los grandes modelos de acción están diseñados para gestionar tareas mucho más complejas y prácticas, como la manipulación de objetos en robótica o la navegación en entornos físicos y digitales.

Evolución de la IA con grandes modelos de acción

Les Grandes modelos de acción (LAM) representan un avance importante en el campo de la inteligencia artificial (IA). Estos modelos innovadores están diseñados para comprender y ejecutar acciones basadas en las intenciones humanas, revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología.

A diferencia de los modelos tradicionales, que se centran principalmente en el análisis de datos estáticos, los LAM son capaces de procesar información multimodal y tomar decisiones en tiempo real. Esta capacidad de integrar datos textuales, visuales y cinestésicos permite a los LAM realizar acciones complejas y adaptarse a entornos dinámicos.

La evolución de los LAMs ha sido posible gracias a avances significativos en el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. Al basarse en volúmenes masivos de datos anotados, estos modelos pueden aprender a realizar tareas de forma independiente, sin intervención humana. Esto abre nuevas perspectivas en varios campos, que van desde la robótica hasta la conducción autónoma, la salud y la logística.

Las LAM también están redefiniendo la forma en que se diseñan los sistemas operativos, al integrar interfaces más intuitivas e interactivas. Por ejemplo, proyectos como el Rabbit R1 demuestren cómo se pueden usar los LAM para crear robots que puedan entender y ejecutar comandos complejos, mejorando la eficiencia y la precisión de las tareas.

En resumen, los grandes modelos de acción representan un paso clave en la evolución de la inteligencia artificial, al permitir una interacción más natural y eficaz entre humanos y máquinas. ¡Estos avances tecnológicos prometen transformar muchos sectores industriales, automatizando tareas cada vez más complejas!

¿Cuáles son las áreas de aplicación de los grandes modelos de acción en la industria?

Les Grandes modelos de acción encuentran numerosas aplicaciones en diversos sectores industriales, debido a su capacidad para ejecutar acciones complejas e interactuar de forma independiente con entornos dinámicos. Hemos reunido algunas de las áreas de aplicación más relevantes para usted:

Robótica industrial

Las LAM se utilizan para automatizar tareas complejas en entornos de producción. Permiten a los robots manipular objetos, ensamblar componentes o navegar por los espacios de trabajo sin intervención humana, a la vez que se adaptan a los cambios en tiempo real.

Conducción autónoma

En el sector de la automoción, estos modelos desempeñan un papel clave en el diseño de vehículos autónomos. Gracias a su capacidad para interpretar múltiples fuentes de datos (cámaras, sensores, radares), los LAM permiten a los automóviles tomar decisiones complejas en tiempo real, como la gestión del tráfico, la detección de obstáculos y la navegación en entornos urbanos.

Salud y atención médica

En medicina, los grandes modelos de acción se pueden utilizar para asistencia quirúrgica mediante robots, donde se requieren acciones precisas y coordinadas. También se aplican en la robótica asistencial para ayudar a las personas mayores o discapacitadas a completar las tareas diarias.

Logística y cadena de suministro

En el sector de la logística, los LAM ayudan a automatizar la gestión del almacén, incluso al permitir que los robots muevan y organicen las mercancías, empaqueten los productos o gestionen el inventario con mayor eficiencia. También optimizan la planificación y la gestión del transporte.

Industria manufacturera

Estos modelos facilitan la automatización de las líneas de producción en las fábricas al permitir la supervisión, el mantenimiento y la gestión de las máquinas en tiempo real. Pueden ajustar los procesos de fabricación en función de las variaciones en los materiales o los parámetros de producción.

Seguridad y vigilancia

En la industria de la seguridad, los grandes modelos de acción se pueden utilizar para el análisis de vídeo en tiempo real y la intervención proactiva cuando se detecta un comportamiento sospechoso. También se pueden integrar en sistemas de vigilancia autónomos para anticipar y responder a posibles amenazas a través de una interfaz fácil de usar que simplifica las interacciones con estos sistemas.

Entretenimiento y videojuegos

En la industria de los videojuegos, los LAM permiten crear personajes no jugadores (NPC) más inteligentes que son capaces de reaccionar de forma realista a las acciones de los jugadores, mejorando la interacción y la inmersión.

Agricultura

En la agricultura, estos modelos se utilizan para automatizar tareas repetitivas, como cosechar, plantar y monitorear los cultivos. Los robots agrícolas equipados con grandes modelos de acción pueden evaluar el estado de las plantas y ajustar sus acciones en consecuencia.

La importancia de los conjuntos de datos en el entrenamiento de los LAM

Los conjuntos de datos son esenciales para la formación de grandes modelos de acción (LAM). Hasta la fecha, se pueden usar dos conjuntos de datos para este propósito: WorkArena (link) y WebLinx (link). Sin embargo, estos conjuntos de datos siguen teniendo un tamaño relativamente limitado. Aunque incluyen datos de telemetría, es posible entrenar a los LAM únicamente a partir de grabaciones de vídeo, como ocurre cuando un humano sigue un tutorial de YouTube para replicar una acción. Este proceso es similar al método que podría utilizar Tesla para entrenar sus sistemas de conducción autónoma a partir de vídeos, sin utilizar tecnologías más complejas, como LiDAR.

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Conclusión

Los grandes modelos de acción representan un avance significativo en el campo de la tecnología y la inteligencia artificial, ampliando las capacidades de los modelos tradicionales para incluir acciones concretas y autónomas.

Gracias a su capacidad para integrar datos multimodales y para tomar decisiones en tiempo real, estos modelos redefinen el campo de posibilidades en el mundo de la inteligencia artificial, al permitir aplicaciones en sectores tan variados como la robótica, la salud o la logística.

A medida que estas tecnologías continúen desarrollándose, ofrecen perspectivas prometedoras para automatizar tareas cada vez más complejas y podrían transformar muchas industrias de manera sostenible. Sin embargo, su implementación a gran escala aún requiere superar los desafíos técnicos, éticos y regulatorios para maximizar su impacto de manera responsable.