Etiqueta: Modelos de IA
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Modelos fundacionales
Los Modelos Fundacionales (Foundation Models) son modelos de IA a gran escala, entrenados con cantidades masivas de datos generales y diversos (a menudo datos no etiquetados de internet), que pueden ser adaptados (mediante técnicas como el fine-tuning) para realizar una amplia gama de tareas específicas. Piensa en ellos como una base de conocimiento muy amplia…
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Transformers
Los Transformers son un tipo específico de arquitectura de red neuronal que ha demostrado ser extremadamente eficaz, especialmente para tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Son la tecnología fundamental detrás de la mayoría de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) modernos, como GPT. La innovación clave de los Transformers es el mecanismo…
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Red neuronal
Una Red Neuronal (o Red Neuronal Artificial, RNA) es un tipo de modelo de IA inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por unidades de procesamiento interconectadas, llamadas «neuronas» artificiales, organizadas en capas. Imagina una red de diminutos interruptores (las neuronas) conectados entre sí. Cada conexión tiene una «fuerza» o…
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LLM (Large Language Model)
Un LLM (Large Language Model) o Gran Modelo de Lenguaje es un tipo de Inteligencia Artificial diseñado específicamente para entender, procesar y generar lenguaje humano (texto) a gran escala. Son «grandes» tanto por la enorme cantidad de datos con los que se entrenan (a menudo, gran parte de internet) como por el número masivo de…
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Inferencia
La Inferencia es la fase en la que un modelo de IA ya entrenado se utiliza para hacer predicciones, clasificaciones o generar resultados sobre datos nuevos que no formaban parte de su entrenamiento. Si el entrenamiento es la fase de «estudio», la inferencia es el «examen» o, mejor dicho, la aplicación práctica de lo aprendido.…
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Fine-tuning
El Fine-tuning (ajuste fino) es una técnica muy común en IA que consiste en tomar un modelo pre-entrenado en una gran cantidad de datos generales y adaptarlo o especializarlo para una tarea más específica usando un dataset más pequeño y enfocado. Imagina un chef que ha recibido una formación general excelente en todo tipo de…
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Entrenamiento (Training)
El Entrenamiento es el proceso mediante el cual un modelo de Inteligencia Artificial aprende a realizar una tarea específica. Es la fase de «estudio» donde la IA ajusta sus parámetros internos basándose en los datos que se le proporcionan (el dataset). Siguiendo la analogía del estudiante, el entrenamiento serían las horas de estudio, la realización…