¿IA generativa? Una guía introductoria

¿Qué es la IA generativa? Una introducción

La IA generativa es una transformatTipo tradicional de tecnología de inteligencia artificial, capaz de producir varios tipos de contenido en respuesta a indicaciones de lenguaje natural. Con modelos generativos de IA, los usuarios pueden producir imágenes, texto, audio e incluso datos sintéticos en segundos.

La exageración en torno a la IA generativa comenzó a generarse a fines de 2022, cuando Open AI lanzó ChatGPT, un chatbot de última generación capaz de crear contenido increíble en un lenguaje de estilo humano. Sin embargo, la IA generativa en realidad existía mucho antes de 2022.

La tecnología que sustenta la IA generativa se introdujo por primera vez en la década de 1960, en algunos de los primeros chatbots. Pero el potencial de esta forma de IA no se reveló realmente hasta 2014, cuando se introdujeron las redes antagónicas generativas (GAN) en el mundo del aprendizaje automático.

Desde entonces, la última clase de aplicaciones de IA generativa ha surgido a partir de modelos fundamentales, lo que permite a las empresas crear modelos únicos de generación de imágenes y lenguaje.

La mayoría de los modelos básicos que se utilizan hoy en día son "grandes modelos de lenguaje", o LLM, entrenados en grandes volúmenes de lenguaje natural.

El impacto de estos sistemas se atribuye no sólo al tamaño de los LLM, sino también a los transformadores (herramientas de aprendizaje automático), que permiten a los investigadores entrenar modelos sin tareas complejas de etiquetado.

El aprendizaje de disparo cero permite a los modelos utilizar conocimientos generales de las relaciones entre conceptos para hacer predicciones y generar respuestas novedosas a las entradas.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Como se mencionó anteriormente, los modelos de IA generativa responden a "indicaciones", en forma de imágenes, audio, video, texto y más. Permiten a los usuarios generar rápidamente contenido nuevo, en respuesta a estas indicaciones. Las versiones anteriores de IA generativa requerían que los usuarios enviaran datos al modelo mediante una API o un proceso similar.

Sin embargo, los pioneros en IA generativa han desarrollado mejores interfaces de usuario, que permiten a los usuarios describir las solicitudes en un lenguaje natural sencillo. Los modelos de IA generativa aprovechan las redes neuronales para determinar estructuras y patrones en los datos y generar contenido nuevo.

Uno de los mayores avances en los modelos de IA generativa es la opción para que los usuarios aprovechen varios enfoques de aprendizaje, incluido el aprendizaje semisupervisado y no supervisado para la formación. Esto significa que las empresas y los desarrolladores pueden aprovechar más fácilmente grandes cantidades de datos para respaldar los modelos Gen AI en la entrega de respuestas únicas a las consultas.

Las GAN y los codificadores automáticos variacionales garantizan que los desarrolladores puedan entrenar modelos con una visión específica del mundo, lo que lleva a varios casos de uso para herramientas de IA generativa. Los ejemplos incluyen todo, desde GPT-3 y GPT-4, hasta Stable Diffusion.

¿Cómo se desarrollan los sistemas de IA generativa?

Aunque los sistemas de IA generativa tal como los conocemos hoy en día todavía son relativamente nuevos, existen varios tipos diferentes de modelos, cada uno entrenado de una manera única.

Una de las opciones más comunes para desarrollar IA generativa es utilizar “modelos de difusión”, o modelos probabilísticos de difusión de eliminación de ruido. Estos determinan vectores en el espacio latente usando procesos de entrenamiento de dos pasos. Los sistemas utilizan tanto la difusión directa para agregar ruido aleatorio a los datos de entrenamiento como la difusión inversa para invertir el ruido y reconstruir muestras de datos.

Aunque los modelos de difusión tardan más en entrenarse que los modelos de codificador automático variacional, los desarrolladores pueden entrenar casi una cantidad infinita de capas, lo que genera una salida de mayor calidad. Junto con los modelos de difusión, las organizaciones también aprovechan tanto los "VAEs" como los "GAN" para la IA generativa.

Los VAE, o autocodificadores variacionales, constan de dos redes neuronales correspondientes: codificadores y decodificadores. El codificador convierte la entrada en una representación más pequeña de datos, mientras que el decodificador reconstruye la entrada original, eliminando cualquier información innecesaria enformation. Las dos redes trabajan juntas para aprender formas eficientes de representar datos, lo que permite una producción creativa.

Las GAN, o Generative Adversarial Networks, obligan a dos redes neuronales a competir entre sí. Un generador crea nuevos ejemplos de datos, mientras que un discriminador aprende a distinguir el contenido generado como "real" o "falso".

Los dos modelos se entrenan simultáneamente y gradualmente se vuelven más inteligentes, produciendo mejor contenido con el tiempo. Las GAN entregan muestras y resultados de alta calidad rápidamente, pero a menudo sufren de diversidad de muestras limitada.

Otro factor importante en el desarrollo de modelos generativos de IA es el uso de una arquitectura específica, como una red de transformadores. Estas redes funcionan de manera similar a las redes neuronales, procesando entradas secuenciales de forma no secuencial. format. Los transformadores se benefician tanto de la autoatención como de la codificación posicional, lo que permite que los algoritmos se centren en la relación entre las palabras.

Las capas de autoatención asignan un peso a cada componente de la entrada, en correlación con su valor o importancia. El sistema de codificación posicional determina el orden en que se envían las palabras de entrada. Los transformadores se componen de varias capas o bloques de transformadores, que trabajan juntos para descifrar e incluso predecir flujos de datos, como imágenes y texto.

Aplicaciones de la IA Generativa

Como todas las tecnologías de IA, los sistemas de IA generativa están destinados a admitir casos de uso específicos. Estas herramientas pueden optimizar los flujos de trabajo de ingenieros, científicos, investigadores y creativos por igual. Los modelos generativos de IA pueden recibir información en una variedad de formas y generar contenido nuevo en las mismas modalidades.

Las aplicaciones comunes incluyen:

• Visuales: Una de las aplicaciones de IA generativa más populares es la capacidad de crear imágenes únicas, como avatares, imágenes en 3D, gráficos e ilustraciones. Los usuarios pueden crear imágenes en una variedad de estilos diferentes e incluso modificar o editar contenido existente. Los modelos generativos de IA pueden crear gráficos para mostrar compuestos químicos para el descubrimiento de fármacos, o crear imágenes realistas para videojuegos, herramientas de diseño, realidad virtual y aumentada.
• Audio: El audio, el habla y la música son campos emergentes en el panorama de la IA generativa. Los ejemplos incluyen modelos que pueden desarrollar fragmentos de clips de audio y canciones usando entradas de texto. Algunas herramientas también pueden reconocer objetos específicos en videos y crear ruidos o música complementarios para secuencias de video.
• Idioma: El texto está en el corazón de muchos modelos generativos de IA y, a menudo, se considera el dominio más avanzado. Algunos de los modelos generativos basados ​​en lenguaje más populares son los LLM, o modelos de lenguaje extenso, que se pueden usar para crear código, ensayos, traducciones y más.
• Datos sintéticos: Los desarrolladores usan datos sintéticos para entrenar modelos de IA y, cuando es necesario, los datos están restringidos o no existen. Los modelos generativos pueden crear datos sintéticos para cubrir todas las modalidades y utilizar la etiqueta de aprendizaje eficiente para crecer. Los algoritmos de IA generativa pueden reducir los costos de etiquetado mediante la producción automática de datos de entrenamiento aumentados o el aprendizaje de representaciones de datos.

Los casos de uso de la IA generativa también abarcan varias industrias. Muchos profesionales describen la IA generativa como un tipo de tecnología de propósito general, similar a la electricidad o la energía de vapor. En cada industria, esta tecnología puede servir para diferentes casos de uso, tales como:

• Creación de sistemas de detección de fraude y herramientas de gestión de datos para finanzas.
• Interpretación de contratos y análisis de pruebas en la industria legal.
• Combinando datos de cámaras y métricas para identificar componentes defectuosos y posibles problemas en el espacio de fabricación.
• Producir contenido y traducirlo a otros idiomas en el espacio cinematográfico y mediático.
• Identificar candidatos a fármacos prometedores y oportunidades en la industria médica.
• Diseño y edición de prototipos en el sector de la arquitectura.
• Crear contenido de juego y niveles en el espacio de juego.

Los desafíos de la IA generativa

Si bien innumerables empresas, desde Microsoft y Google hasta el MIT, ahora están invirtiendo en soluciones de IA generativa, aún quedan desafíos por superar. Uno de los mayores desafíos está relacionado con la escalabilidad de la estructura informática. Los modelos de IA generativa pueden usar miles de millones de parámetros y necesitan volúmenes significativos de datos para el entrenamiento.

Esto significa que, aunque un chatbot generativo de IA pueda parecer simple en la superficie, requiere una gran experiencia técnica, una inversión de capital y una tecnología única para desarrollarse. Para entrenar conjuntos de datos tan grandes, las empresas también necesitan grandes cantidades de poder de cómputo para ajustar los modelos.

Otros desafíos comunes incluyen:

• Velocidad de muestreo: La escala de los modelos generativos significa que a veces puede haber latencia en el tiempo necesario para generar una instancia. Para las soluciones interactivas que ofrecen generación de texto o procesamiento de lenguaje natural de IA, las conversaciones deben ocurrir de manera precisa e inmediata. Las velocidades de muestreo lentas pueden dificultar el entrenamiento rápido de las herramientas.
• Calidad de los datos: Como se mencionó anteriormente, algunos modelos generativos de IA se utilizan para crear datos sintéticos para varios casos de uso. No todos los datos son adecuados para su uso en modelos y aplicaciones de IA. Estos modelos requieren datos imparciales y de alta calidad para realizar tareas específicas. Algunos dominios luchan por encontrar suficientes datos efectivos para crear modelos.
• Licencias de datos: Lo que agrava aún más la falta de datos es la incapacidad de acceder a los datos. No todos los datos disponibles para la optimización generativa de IA son de código abierto. Algunas empresas luchan por acceder a licencias comerciales para utilizar los datos existentes o crear nuevos conjuntos de datos personalizados.

Muchas empresas innovadoras ahora están trabajando en nuevas formas de apoyar el crecimiento y desarrollo continuos de los modelos de IA generativa. Estas plataformas y productos están comenzando a reducir las complejidades involucradas en la construcción de modelos innovadores de aprendizaje automático a escala.

Los beneficios de la IA generativa

Si bien hay varios desafíos que superar antes de que todos puedan acceder a las soluciones generativas de inteligencia artificial para crear nuevas imágenes, descripciones de texto y más, la tecnología aún tiene muchos beneficios distintos. Los algoritmos generativos de IA son herramientas poderosas, capaces de crear contenido nuevo y original, como videos, texto e imágenes (Dall-e 2).

Algunos de estos modelos de estilo de aprendizaje profundo son capaces de crear contenido que es casi indistinguible del contenido creado por humanos. Los algoritmos de IA generativa pueden incluso usarse para mejorar la precisión y la eficiencia de las tecnologías de IA existentes.

Pueden ayudar en muchas herramientas de procesamiento de lenguaje natural y sistemas de visión por computadora de manera más efectiva, con la creación de nuevos datos sintéticos para capacitación. Además, los algoritmos generativos de IA pueden permitir a los desarrolladores y organizaciones analizar y explorar datos complejos de nuevas formas.

Las empresas y los investigadores pueden utilizar la IA generativa para resumir enformation, descubra patrones ocultos y encuentre tendencias que pueden no ser evidentes solo en datos sin procesar. A gran escala, los algoritmos de IA generativa pueden acelerar y automatizar una gran variedad de procesos y tareas, salvando organizaciones y endividuplica tiempo y recursos significativos.

¿Hay algún problema con la IA generativa hoy?

Aunque el auge de la IA generativa ha generado mucho entusiasmo en todo, desde la fabricación hasta la industria de la salud, también existen varias preocupaciones en torno a la tecnología. Muchas de estas preocupaciones giran en torno al potencial de uso indebido y abuso de los modelos de IA, problemas con resultados de mala calidad y la posibilidad de interrumpir algunos modelos comerciales existentes.

La IA generativa es poderosa, pero puede proporcionar información inexacta y engañosa.formation. También es difícil confiar cuando las empresas no son plenamente conscientes de la fuente de la entrada.formation utilizado por el transformador pre-entrenado generativo y otros algoritmos.

En algunos casos, la IA generativa podría promover nuevas formas de plagio que pasan por alto los derechos de los creadores de contenido y los artistas. También podría alterar los modelos comerciales existentes, particularmente en relación con la publicidad y la optimización de motores de búsqueda.

Una preocupación particular relacionada con la IA generativa es que los modelos de generación de imágenes y basados ​​en texto podrían facilitar la generación de noticias falsas. También existe la posibilidad de que algunos modelos, capaces de replicar humanos, puedan hacerse pasar por personas durante los ataques de ingeniería social.

Mirando hacia el futuro de la IA generativa

A medida que los innovadores en el mundo moderno continúan optimizando y mejorando los modelos generativos de IA, estas herramientas se muestran increíblemente prometedoras. Actualmente se están realizando investigaciones sobre nuevas formas de crear herramientas para detectar y superar posibles problemas y desafíos. Algunas empresas incluso están creando herramientas capaces de detectar imágenes, videos y textos generados por IA.

Las mejoras en las plataformas de desarrollo de IA también ayudarán a mejorar el desarrollo de soluciones de IA generativa en el futuro. Los líderes empresariales y los desarrolladores ya están buscando formas de integrar la IA generativa en las herramientas y los sistemas que ya usamos a gran escala.

Las herramientas de diseño se volverán más intuitivas, los correctores gramaticales evolucionarán y las herramientas de capacitación pronto podrán identificar automáticamente las mejores prácticas en nombre de los líderes empresariales. La IA generativa tiene el potencial de transformar prácticamente todos los aspectos de cómo vivimos y trabajamos.