{"id":41210,"date":"2023-07-11T07:00:06","date_gmt":"2023-07-11T14:00:06","guid":{"rendered":"https:\/\/dhblog.dream.press\/blog\/?p=41210"},"modified":"2025-01-16T14:41:16","modified_gmt":"2025-01-16T22:41:16","slug":"guia-principiantes-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www-dev.dreamhost.com\/blog\/es\/guia-principiantes-ia-generativa\/","title":{"rendered":"Gu\u00eda Para Principiantes Sobre la IA Generativa"},"content":{"rendered":"\n

Es muy probable que hayas o\u00eddo sobre el IA generativo. Este subconjunto de machine learning se ha convertido en una de las palabras de moda m\u00e1s utilizadas en los c\u00edrculos tecnol\u00f3gicos \u2014 y m\u00e1s all\u00e1. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Las IA generativas est\u00e1n por doquier en este momento. Pero, \u00bfqu\u00e9 es exactamente? \u00bfC\u00f3mo funciona? \u00bfC\u00f3mo las podemos usar para hacer que nuestras vidas (y trabajos) sean m\u00e1s f\u00e1ciles? <\/span><\/p>\n\n\n\n

A medida que ingresamos en una era de la inteligencia artificial, la IA generativa solo ser\u00e1 mucho m\u00e1s com\u00fan. Si necesitas una explicaci\u00f3n para cubrir los conceptos b\u00e1sicos, est\u00e1s en el lugar correcto. Contin\u00faa leyendo para aprender todo sobre la IA generativa, desde sus humildes comienzos en 1960, hasta el d\u00eda de hoy \u2014 y su futuro, incluyendo todas las preguntas sobre qu\u00e9 puede deparar el futuro. <\/span><\/p>\n\n\n\n

<\/a>\u00bfQu\u00e9 es la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n
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\"Qu\u00e9<\/figure><\/div>\n\n\n

Los algoritmos de IA generativa utilizan grandes cantidades de informaci\u00f3n para crear modelos b\u00e1sicos, los cuales luego sirven como base para los sistemas de IA generativa que pueden realizar diferentes tareas. Una de las capacidades m\u00e1s poderosas de la IA generativa es la habilidad de autosupervisar su aprendizaje a medida que identifica los patrones que le permitir\u00e1n generar diferentes tipos de resultados. <\/span><\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor Qu\u00e9 Todo el Mundo Est\u00e1 Hablando de las IA Generativas?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Las IA generativas han visto avances significativos en los \u00faltimos a\u00f1os. Probablemente, ya has usado <\/span>ChatGPT<\/span><\/a>, uno de los jugadores m\u00e1s importantes en el campo y el producto de IA m\u00e1s r\u00e1pido en obtener 100 millones de usuarios. Muchas otras herramientas dominantes y emergentes de IA de las que las personas est\u00e1n hablando son: DALL-E, Bard, Jasper, y m\u00e1s.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Las grandes compa\u00f1\u00edas de tecnolog\u00eda est\u00e1n en una carrera contra las nuevas empresas para aprovechar el poder de las aplicaciones diferentes del IA, ya sea reescribiendo las reglas de b\u00fasqueda, alcanzando l\u00edmites de mercado significativos o innovando en otras \u00e1reas. La competencia es feroz y estas empresas est\u00e1n trabajando para mantenerse a la vanguardia.<\/span><\/p>\n\n\n\n

La Historia de la IA Generativa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La <\/span>historia<\/span><\/a> de las IA generativas se remonta a 1960, cuando vimos los primeros modelos como el chatbot <\/span>ELIZA<\/span><\/a>. Este simulaba conversaciones con los usuarios, creando respuestas aparentemente originales. Sin embargo, estas respuestas de hecho estaban basadas en una tabla de b\u00fasqueda basada en reglas, limitando las capacidades del chatbot.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

Un gran avance en el desarrollo de la IA generativa lleg\u00f3 en el 2014, con la introducci\u00f3n de <\/span>Generative Adversarial Networks<\/span><\/i> (GANs) por Ian Goodfellow, un investigador de Google. GANs son un tipo de arquitectura de red neural que emplea 2 redes, un generador y un discriminador. <\/span><\/p>\n\n\n\n

El generador crea nuevo contenido, mientras que el discriminador eval\u00faa ese contenido con respecto a un conjunto de datos de ejemplos del mundo real. A trav\u00e9s de este proceso de generaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n, el generador puede aprender a crear contenido realista de manera incremental. <\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n

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Red<\/h3>\n

Una red es un grupo de computadoras que comparten recursos y protocolos de comunicaci\u00f3n. Las redes pueden ser configuradas usando cables, de manera \u00f3ptica o inal\u00e1mbrica. En cuanto al hosting web se refiere, las redes de servidores almacenan y comparten los datos entre el cliente, el proveedor y el usuario final.<\/p>\n \n<\/div>\n\n\n\n\n\n

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Red<\/h3>\n

Una red es un grupo de computadoras que comparten recursos y protocolos de comunicaci\u00f3n. Las redes pueden ser configuradas usando cables, de manera \u00f3ptica o inal\u00e1mbrica. En cuanto al hosting web se refiere, las redes de servidores almacenan y comparten los datos entre el cliente, el proveedor y el usuario final.<\/p>\n \n<\/div>\n\n\n\n

En el 2017, otro descubrimiento significativo lleg\u00f3 cuando un grupo de Google lanz\u00f3 el famoso estudio del modelo Transformer o transformador, “<\/span>Attention Is All You Need<\/span><\/a>“. En este caso, \u201catenci\u00f3n\u201d se refiere a los mecanismos que proporcionan un contexto basado en la posici\u00f3n de las palabras en un texto, las cuales pueden variar entre idiomas. Los investigadores propusieron centrarse en estos mecanismos de atenci\u00f3n y descartar otros medios para extraer patrones del texto. El modelo transformador represent\u00f3 un cambio de procesar una l\u00ednea de texto palabra por palabra, a analizar la l\u00ednea completa, haciendo que los modelos m\u00e1s grandes fueran viables. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Las implicaciones de la arquitectura de transformadores, fueron significativas en t\u00e9rminos de rendimiento y eficiencia de entrenamiento. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Los \u2018<\/span>Generative Pre-trained Transformers\u2019<\/span><\/i> o GPTs, que fueron desarrollados basados en esta arquitectura que ahora impulsa varias tecnolog\u00edas como ChatGPT. GitHub Copilot, y Google Bard. Estos modelos fueron entrenados con colecciones incre\u00edblemente grandes de idiomas humanos y son conocidos como Grandes Modelos de Idioma o <\/span>Large Language Models<\/span><\/i> (LLMs)\u200b.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es La Diferencia Entre IA, Machine Learning y las IAs Generativas?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La IA generativa, IA (Inteligencia Artificial), y Machine Learning, pertenecen al mismo amplio campo de estudio, pero cada una representa un concepto diferente o un nivel distinto de especificidad. <\/span><\/p>\n\n\n\n

IA es el t\u00e9rmino m\u00e1s amplio entre las 3. Se refiere al concepto de crear m\u00e1quinas o software que puede imitar la inteligencia humana, realizar tareas que tradicionalmente requieren intelecto humano, y mejorar su rendimiento basado en la experiencia. La IA integra una variedad de subcampos, incluyendo el procesamiento de idioma natural (NLP), visi\u00f3n de computador, rob\u00f3tica y machine learning. <\/span><\/p>\n\n\n\n

El Machine Learning (ML) es un subconjunto de IA y representa un enfoque espec\u00edfico para logral el IA. EL ML involucra crear y utilizar algoritmos que le permiten a los computadores leer de los datos y hacer predicciones o decisiones, en vez de estar expl\u00edcitamente programados para completar una tarea espec\u00edfica. Los modelos de machine learning mejoran su rendimiento a medida que est\u00e1n expuestos a m\u00e1s informaci\u00f3n a trav\u00e9s del tiempo.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

La IA generativa es un subconjunto de machine learning. Se refiere a los modelos que pueden generar nuevo contenido (o datos) similar a la informaci\u00f3n con la que est\u00e1n entrenados. En otras palabras, estos modelos no solo aprenden de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones \u2014 crean nuevos y originales resultados. <\/span><\/p>\n\n\n

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\"arbol<\/figure><\/div>\n\n\n

<\/a>\u00bfC\u00f3mo Funciona la IA Generativa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tal como un pintor puede crear una nueva pintura o un m\u00fasico puede escribir una nueva canci\u00f3n, la IA generativa crea nuevas cosas bas\u00e1ndose en los patrones que ha aprendido.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Piensa en c\u00f3mo aprender\u00edas t\u00fa a dibujar un gato. Puedes comenzar por ver muchas fotos de gatos. Con el tiempo, comenzar\u00e1s a entender qu\u00e9 hacer que un gato se vea como un gato: la forma de puntiaguda de las orejas, los bigotes y dem\u00e1s. Luego, cuando se te pida que dibujes un gato de memoria, usar\u00e1s estos patrones que has aprendido para crear un nuevo dibujo de un gato. No ser\u00e1 una copia perfecta de cualquiera de los gatos que has visto, sino que ser\u00e1 una nueva creaci\u00f3n basada en la idea general de un \u201cgato\u201d. <\/span><\/p>\n\n\n\n

La IA generativa funciona similar. Comienza por aprender muchos ejemplos. Estos podr\u00edan ser im\u00e1genes, texto, m\u00fasica u otra informaci\u00f3n. La IA entonces analiza estos ejemplos y aprende de los patrones y estructuras que aparecen en ellos. Una vez que ha aprendido suficiente, puede comenzar a generar nuevos ejemplos similares a lo que ha visto anteriormente. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, un modelo de IA generativa entrenado con muchas im\u00e1genes de gatos podr\u00eda generar una nueva imagen que se vea como un gato. O un modelo entrenado con muchas descripciones de texto podr\u00eda escribir un nuevo p\u00e1rrafo sobre un gato, en un tono bastante humano. El contenido generado no son copias exactas de lo que el IA ha visto antes, sino que son nuevas piezas que encajan en los patrones que ha aprendido. <\/span><\/p>\n\n\n\n

El punto importante que debes entender es que el IA no solo est\u00e1 copiando lo que ha visto anteriormente, sino que estopa creando algo nuevo bas\u00e1ndose en los patrones que ha aprendido. Es por eso que se le llama IA \u201cgenerativo\u201d. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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