La era de la inteligencia artificial ya ha llegado y la IA generativa está desempeñando un papel fundamental a la hora de introducir avances sin precedentes en la tecnología cotidiana. Ya existen varias herramientas de IA gratuitas que pueden ayudarte a generar imágenes, textos, música, vídeos y mucho más increíbles en cuestión de segundos. Pero, ¿qué es exactamente la IA generativa y cómo está impulsando una innovación tan rápida? Para obtener más información, sigue nuestra explicación detallada sobre la IA generativa.
Definición: ¿Qué es la IA generativa?
Como sugiere el nombre, IA generativa significa un tipo de tecnología de IA que puede generar nuevo contenido La IA generativa se basa en los datos con los que se ha entrenado. Puede generar textos, códigos, imágenes, audio, videos y datos sintéticos. La IA generativa puede producir una amplia gama de resultados en función de la entrada del usuario o lo que llamamos «indicaciones». La IA generativa es básicamente un subcampo del aprendizaje automático que puede crear nuevos datos a partir de un conjunto de datos determinado.
Si el modelo de lenguaje grande (LLM) se ha entrenado con un volumen masivo de texto, puede producir lenguaje humano legible. Cuanto más grandes sean los datos, mejor será el resultado. Si el conjunto de datos se ha limpiado antes del entrenamiento, es probable que obtenga una respuesta matizada.
De manera similar, si ha entrenado un modelo con un gran corpus de imágenes con etiquetado de imágenes, subtítulos y muchos ejemplos visuales, el modelo de IA puede Aprende de estos ejemplos y realizar la clasificación y generación de imágenes. Este sofisticado sistema de IA programado para aprender de ejemplos se denomina red neuronal.
Dicho esto, existen diferentes tipos de modelos de IA generativa. Estos son las redes generativas antagónicas (GAN), el autocodificador variacional (VAE), Transformadores generativos preentrenados (GPT)modelos autorregresivos y mucho más. A continuación, analizaremos brevemente estos modelos generativos.
Actualmente, GPT Los modelos basados en Transformer se han vuelto populares después del lanzamiento de GPT-4o / GPT-4 / GPT-3.5 (ChatGPT), Gemini 1.5 Pro (Gemini), DALL – E 3, LLaMA (Meta), Stable Diffusion y otros. OpenAI también demostró recientemente su modelo de texto a video Sora.
Todas estas interfaces de IA fáciles de usar se basan en la arquitectura Transformer. Por eso, en esta explicación, nos centraremos principalmente en la IA generativa y GPT (Transformador preentrenado generativo).
¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de IA generativa?
Entre todos los modelos de IA generativa, GPT es el preferido por muchos, pero comencemos con GAN (Red Generativa Antagónica)En esta arquitectura se entrenan dos redes paralelas, de las cuales una se utiliza para generar contenido (llamada generador) y la otra evalúa el contenido generado (llamado discriminador).
Básicamente, el objetivo es enfrentar dos redes neuronales entre sí para producir resultados que reflejen datos reales. Los modelos basados en GAN se han utilizado principalmente para tareas de generación de imágenes.
A continuación, tenemos el Autocodificador variacional (VAE)que implica el proceso de codificación, aprendizaje, decodificación y generación de contenido. Por ejemplo, si tienes una imagen de un perro, describe la escena como el color, el tamaño, las orejas y más, y luego aprende qué tipo de características tiene un perro. Después de eso, recrea una imagen aproximada utilizando puntos clave dando una imagen simplificada. Finalmente, genera la imagen final después de agregar más variedad y matices.
Mudanza a Modelos autorregresivoses similar al modelo Transformer pero carece de autoatención. Se utiliza principalmente para generar textos mediante la producción de una secuencia y luego predecir la siguiente parte en función de las secuencias que ha generado hasta el momento. A continuación, también tenemos los flujos normalizados y los modelos basados en energía. Pero, por último, vamos a hablar en detalle sobre los populares modelos basados en Transformer a continuación.
¿Qué es un modelo de transformador preentrenado generativo (GPT)?
Antes de que llegara la arquitectura Transformer, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) como las GAN y las VAE se usaban ampliamente para la IA generativa. En 2017, los investigadores que trabajaban en Google publicaron un documento seminal «La atención es todo lo que necesitas” (Vaswani, Uszkoreit, et al., 2017) para avanzar en el campo de la IA generativa y crear algo así como un gran modelo de lenguaje (LLM).
Google posteriormente lanzó el modelo BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) en 2018, implementando la arquitectura Transformer. Al mismo tiempo, OpenAI lanzó su primer modelo GPT-1 basado en la arquitectura Transformer.
Entonces, ¿cuál fue el ingrediente clave de la arquitectura Transformer que la convirtió en la favorita para la IA generativa? Como bien se titula el artículo, introdujo la autoatenciónque faltaba en arquitecturas de redes neuronales anteriores.
Esto significa que básicamente predice la siguiente palabra en una oración utilizando un método llamado Transformer. Presta mucha atención a las palabras vecinas para comprender el contexto y establecer una relación entre las palabras.
A través de este proceso, el Transformador desarrolla una comprensión razonable del lenguaje y utiliza este conocimiento para predecir con fiabilidad la siguiente palabra. Todo este proceso se denomina mecanismo de atención.
Dicho esto, tenga en cuenta que los LLM son desdeñosamente llamado Loros estocásticos (Bender, Gebru, et al., 2021) porque el modelo simplemente imita palabras aleatorias en función de decisiones probabilísticas y patrones que ha aprendido. No determina la siguiente palabra en función de la lógica y no tiene una comprensión genuina del texto.
En cuanto al término “preentrenado” en GPT, significa que el modelo tiene Ya he sido entrenado en una enorme cantidad de datos de texto antes incluso de aplicar el mecanismo de atención. Al entrenar previamente los datos, aprende qué es una estructura de oración, gramática, patrones, hechos, frases, etc. Esto permite que el modelo comprenda bien cómo funciona la sintaxis del lenguaje.
¿Cómo abordan Google y OpenAI la IA generativa?
Tanto Google como OpenAI utilizan modelos basados en Transformer en Gemini y ChatGPT, respectivamente. Sin embargo, existen algunas Diferencias clave En el enfoque, el último Gemini de Google utiliza un codificador bidireccional (mecanismo de autoatención y una red neuronal de retroalimentación), lo que significa que pondera todas las palabras circundantes.
Básicamente intenta comprender el contexto de la oración y luego… genera todas las palabras a la vezEl enfoque de Google consiste básicamente en predecir las palabras que faltan en un contexto determinado.
Por el contrario, ChatGPT de OpenAI aprovecha la arquitectura Transformer para predecir la siguiente palabra en una secuencia: De izquierda a derechaEs un modelo unidireccional diseñado para generar oraciones coherentes. Continúa la predicción hasta que haya generado una oración completa o un párrafo.
Quizás esa sea la razón por la que Gemini puede generar textos mucho más rápido que ChatGPT. Sin embargo, ambos modelos se basan en la arquitectura Transformer en su núcleo para ofrecer interfaces de IA generativa.
Aplicaciones de la IA generativa
Todos sabemos que la IA generativa tiene una enorme aplicación no solo para texto, sino también para imágenes, videos, generación de audio y mucho más. Los chatbots de IA como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc. aprovechan la IA generativa.
También se puede utilizar para autocompletar, resumen de textoasistencia virtual, traducción, etc. Para generar música, hemos visto ejemplos como Google MusicLM y recientemente Meta lanzó Música Gen Para la generación de música.
Aparte de eso, desde DALL-E 3 y Stable Diffusion utilizan IA generativa para crear imágenes realistas a partir de descripciones de texto. En la generación de videos, los modelos Gen-2, StyleGAN 2 y BigGAN de Runway también se basan en redes generativas adversarias para generar videos realistas.
Además, la IA generativa tiene aplicaciones en la generación de modelos 3D y algunos de los modelos más populares son DeepFashion y ShapeNet.
No solo eso, la IA generativa puede ser de gran ayuda en descubrimiento de fármacos También puede diseñar nuevos medicamentos para una enfermedad específica. Ya hemos visto modelos de descubrimiento de fármacos como AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind. Por último, la IA generativa se puede utilizar para la elaboración de modelos predictivos para pronosticar eventos futuros en el ámbito financiero y meteorológico.
Limitaciones de la IA generativa
Si bien la IA generativa tiene inmensas capacidades, no está exenta de fallas. En primer lugar, requiere un gran corpus de datos para entrenar un modelo. Para muchas pequeñas empresas emergentes, es posible que no haya datos de alta calidad disponibles de inmediato. Ya hemos visto a empresas como Reddit, Stack Overflow y Twitter cerrar el acceso a sus datos o cobrar tarifas elevadas por el acceso.
Recientemente, Internet Archive reportado que su sitio web se había vuelto inaccesible durante una hora porque una startup de inteligencia artificial comenzó a bombardear su sitio web para obtener datos de entrenamiento.
Aparte de eso, los modelos de IA generativa también han sido duramente criticados por su falta de control y sesgo. Los modelos de IA entrenados con datos sesgados de Internet pueden sobrerrepresentar a una sección de la comunidad. Hemos visto cómo los generadores de fotos de IA en su mayoría representan imágenes en tonos de piel más claros.
Entonces, hay una Gran problema con los videos deepfake y generación de imágenes mediante modelos de IA generativa. Como se mencionó anteriormente, los modelos de IA generativa no comprenden el significado ni el impacto de sus palabras y, por lo general, imitan el resultado en función de los datos con los que se han entrenado.
Es muy probable que, a pesar de los mejores esfuerzos y la alineación, la desinformación, la generación de deepfakes, el jailbreak y Intentos de phishing sofisticados Al utilizar su capacidad de lenguaje natural persuasivo, las empresas tendrán dificultades para superar las limitaciones de la IA generativa.
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