¿Qué es la IA generativa y por qué es importante?

La era de la inteligencia artificial está aquí y la IA generativa está desempeñando un papel fundamental a la hora de aportar avances sin precedentes a la tecnología cotidiana. Ya existen varias herramientas de inteligencia artificial gratuitas que pueden ayudarlo a generar imágenes, textos, música, videos y mucho más increíbles en unos pocos segundos.

Pero, ¿Qué es exactamente la IA generativa y cómo impulsa una innovación tan rápida? Para obtener más información, siga nuestra explicación detallada sobre IA generativa.

¿Qué es la IA generativa y por qué es importante?

Definición de la IA generativa

Como sugiere el nombre, IA generativa significa un tipo de tecnología de IA que puede generar contenido nuevo en función de los datos con los que ha sido entrenada. Puede generar textos, códigos, imágenes, audio, videos y datos sintéticos.

La IA generativa puede producir una amplia gama de resultados basados ​​en 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 en un volumen masivo de texto, puede producir un lenguaje humano legible. Cuanto mayores sean los datos, mejor será el resultado. Si el conjunto de datos se limpió 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, leyendas y muchos ejemplos visuales, el modelo de IA puede aprender de estos ejemplos y realizar la clasificación y generación de imágenes.

Este sofisticado sistema de IA programado para aprender de ejemplos se llama red neuronal.

Dicho esto, existen diferentes tipos de modelos de IA generativa. Se trata de redes generativas adversarias (GAN), codificadores automáticos variacionales (VAE), transformadores generativos preentrenados (GPT) modelos autorregresivos y mucho más.

A continuación analizaremos brevemente estos modelos generativos.

En la actualidad, los modelos basados en GPT , también conocido como 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. Entonces, en esta explicación, nos centraremos principalmente en la IA generativa y GPT (transformador generativo preentrenado).

¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de IA generativa?

Entre todos los modelos de IA generativa, muchos prefieren GPT, pero comencemos con GAN (Generative Adversarial Network).

En esta arquitectura se entrenan dos redes paralelas, de las cuales una se utiliza para generar contenido (llamada generadora) y la otra evalúa el contenido generado (llamada discriminadora).

Básicamente, el objetivo es enfrentar dos redes neuronales entre sí para producir resultados que reflejen los datos reales. Los modelos basados en GAN se han utilizado principalmente para tareas de generación de imágenes.

A continuación, tenemos el codificador automático 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 color, tamaño, 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 tras añadir más variedad y matices.

Pasando a modelos autorregresivos está cerca del modelo Transformer pero carece de atención propia. Se utiliza principalmente para generar textos produciendo una secuencia y luego prediciendo la siguiente parte en función de las secuencias que ha generado hasta el momento.

A continuación, tenemos también la normalización de flujos y los modelos basados en energía. Pero finalmente, vamos a hablar en detalle sobre los populares modelos basados en Transformer a continuación.

¿Qué es un modelo de transformador generativo preentrenado (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 utilizaban ampliamente para la IA generativa.

En 2017, investigadores que trabajan en Google publicaron un artículo fundamentalLa 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 modelo de lenguaje grande (LLM).

Posteriormente, Google 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 en la arquitectura Transformer que la convirtió en una de las favoritas para la IA generativa? Como correctamente se titula el artículo, introdujo la autoatención que faltaba en las arquitecturas de redes neuronales anteriores.

Lo que esto significa es que básicamente predice la siguiente palabra de una oración utilizando un método llamado Transformer. Presta mucha atención a las palabras vecinas para comprender el contexto y establecer una relación entre palabras.

A través de este proceso, Transformer desarrolla una comprensión razonable del idioma y utiliza este conocimiento para predecir la siguiente palabra de manera confiable. Todo este proceso se llama mecanismo de atención.

Dicho esto, tenga en cuenta que los LLM se denominan despectivamente *loros estocásticos (Bender, Gebru, et al., 2021) porque el modelo simplemente imita palabras aleatorias basadas en decisiones y patrones probabilísticos que ha aprendido. No determina la siguiente palabra basándose en la lógica y no tiene ninguna comprensión genuina del texto.

Llegando al término “preentrenado” en GPT, significa que el modelo ya ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto incluso antes de aplicar el mecanismo de atención.

Al entrenar previamente los datos, aprende qué es la estructura de una oración, gramática, patrones, hechos, frases, etc. Permite que el modelo obtenga una buena comprensión de 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 pesa todas las palabras circundantes.

Básicamente, intenta comprender el contexto de la oración y luego genera todas las palabras a la vez. El enfoque de Google consiste esencialmente 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 derecha.

Es un modelo unidireccional diseñado para generar oraciones coherentes. Continúa la predicción hasta que ha generado una oración o un párrafo completo.

Quizás esa sea la razón por la que Gemini es capaz de 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 gran aplicación no sólo para texto, sino también para imágenes, vídeos, 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 texto , asistencia virtual, traducción, etc. Para generar música, hemos visto ejemplos como Google MusicLM y recientemente Meta lanzó MusicGen para generación de música.

Aparte de eso, desde DALL-E 3 hasta Stable Diffusion, todos usan IA generativa para crear imágenes realistas a partir de descripciones de texto.

También en la generación de videos, los modelos Gen-2, StyleGAN 2 y BigGAN de Runway se basan en Generative Adversarial Networks para generar videos realistas.

Además, la IA generativa tiene aplicaciones en generaciones de modelos 3D y algunos de los modelos populares son DeepFashion y ShapeNet.

No solo eso, la IA generativa también puede ser de gran ayuda en el descubrimiento de fármacos. 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 en modelos predictivos para pronosticar eventos futuros en las finanzas y el clima.

Limitaciones de la IA generativa

Si bien la IA generativa tiene inmensas capacidades, no está exenta de fallas. En primer lugar, se requiere una gran cantidad de datos para entrenar un modelo. Para muchas pequeñas empresas emergentes, es posible que no haya datos de alta calidad disponibles. Ya hemos visto empresas como Reddit, Stack Overflow y Twitter cerrar el acceso a sus datos o cobrar altas tarifas por el acceso.

Recientemente, The Internet Archive informó que su sitio web se había vuelto inaccesible durante una hora porque una startup de inteligencia artificial comenzó a atacar su sitio web en busca de 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 representar excesivamente a una sección de la comunidad.

Hemos visto cómo los generadores de fotografías con IA generan principalmente imágenes en tonos de piel más claros.

Luego, existe un gran problema con la generación de imágenes y videos deepfake utilizando modelos de IA generativa. Como se indicó anteriormente, los modelos de IA generativa no comprenden el significado o el impacto de sus palabras y, por lo general, imitan los resultados basándose en los datos con los que han sido entrenados.

Es muy probable que a pesar de los mejores esfuerzos y la alineación, la desinformación, la generación de deepfake, el jailbreak y los sofisticados intentos de phishing utilizando su capacidad persuasiva de lenguaje natural, las empresas tengan dificultades para dominar las limitaciones de la IA generativa.

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