Las 10 palabras esenciales que hay que conocer para dominar la IA

La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente y está transformando diversos aspectos de la vida cotidiana, como la forma en que interactuamos con dispositivos o de qué manera se desarrollan nuevas tecnologías.

Desde asistentes virtuales que gestionan nuestras agendas hasta complejos sistemas que aceleran el descubrimiento de fármacos, la IA ya no es una promesa futura, sino una realidad presente y omnipresente. Sin embargo, con esta expansión, también ha llegado una jerga técnica que puede ser difícil de entender para quienes no están familiarizados con el tema.

IAltanto, un newsletter semanal y comunidad hispanohablante sobre inteligencia artificial, seleccionó 10 palabras claves que son esenciales para poder navegar con seguridad en el mundo de la IA.

1. Prompt

Un "prompt" es la instrucción o el conjunto de palabras que se le proporciona a una IA para que realice una determinada tarea. En términos simples, detalla Learn Microsoft es aquello que se pregunta o pide al modelo de IA para que genere una respuesta.

En el caso de un asistente de IA como ChatGPT, el prompt puede ser tan simple como una pregunta ("¿Cuál es el clima hoy?") o una solicitud compleja ("Escribe un ensayo sobre la evolución de la IA en los últimos 20 años").

Los prompts son fundamentales porque determinan cómo la IA procesará y entenderá tu solicitud.

Para ser efectivo, un prompt debe poseer varias características fundamentales:

-Claridad y Especificidad: debe usar un lenguaje sencillo y directo, proporcionando tantos detalles como sea necesario para definir la tarea. Cuanto más específico es el prompt, mayor es la probabilidad de obtener una respuesta relevante.

-Contexto: debe proporcionar toda la información de fondo que el modelo necesita para comprender la solicitud en su totalidad. Esto incluye definir el "para qué", "para quién" o la situación en la que se necesita la respuesta.

-Estructura y Rol: un prompt avanzado puede definir el formato de salida esperado (por ejemplo, "genera una lista con viñetas", "responde en formato JSON") e incluso asignar un rol a la IA ("actúa como un experto en nutrición", "responde como si fueras Charles Dickens") para guiar su tono y estilo.

2. Input

El "input" se refiere a la información que se introduce en un sistema para que este pueda procesarla. En el contexto de la IA, el input puede ser un texto, una imagen, un sonido, o incluso datos numéricos.

En un modelo de lenguaje como GPT-4, el input -agrega el portal de herramientas de Google-sería cualquier texto que le envíes, y la IA utiliza este input para generar una respuesta adecuada. Cuanto más detallado y preciso sea el input, más exacta será la salida.

3. Output

El "output" es la respuesta generada por un sistema de IA después de procesar un input. En otras palabras, es el resultado de la acción de la IA en respuesta a una solicitud. Siguiendo el ejemplo anterior, si se proporciona un texto como input ("¿Cómo funciona la IA?"), el output sería una explicación sobre el tema.

En modelos de IA avanzados como los de OpenAI, el output puede ser un texto escrito, una imagen generada, o incluso una recomendación basada en datos.

4. LLM (Large Language Model)

Los LLM son una forma avanzada de inteligencia artificial diseñada y entrenada para comprender, resumir, traducir, predecir y generar lenguaje natural a una escala y con una fluidez sin precedentes.

Estos modelos, agrega IAltanto, como los conocidos ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google, son los motores que impulsan la actual revolución de la IA generativa.

Su capacidad para realizar una amplia gama de tareas lingüísticas, desde la redacción de correos electrónicos hasta la escritura de código de programación complejo, proviene de su arquitectura y de su proceso de entrenamiento masivo.

Estos modelos se entrenan utilizando datasets (conjuntos de datos) masivos de textos de diversas fuentes: libros, artículos, foros, etc. GPT-4 es uno de los ejemplos más conocidos de un LLM. Estos modelos se utilizan en aplicaciones como chatbots, asistentes personales, generadores de contenido y más.

5. Token

Los seres humanos perciben el lenguaje a través de palabras y oraciones, pero las máquinas, incluidos los LLM, no. Para que un modelo de IA pueda procesar texto, este debe ser descompuesto en unidades numéricas que el algoritmo pueda entender. Este proceso fundamental se conoce como tokenización, y las unidades resultantes se denominan "tokens".

Un "token" es la unidad básica de procesamiento de un modelo de lenguaje. Pueden ser palabras, fragmentos de palabras o caracteres. Por ejemplo, la palabra "inteligencia" puede ser un token en algunos modelos, pero en otros, podría dividirse en varios tokens, dependiendo de cómo el modelo maneje el lenguaje.

Los modelos de IA procesan estos tokens para entender y generar respuestas. El número de tokens en un input puede influir en la calidad de la respuesta, ya que algunos modelos tienen limitaciones en la cantidad de tokens que pueden procesar de una vez.

6. Dataset

Un "dataset" es un conjunto organizado de datos que se utiliza para entrenar y probar modelos de IA.

Un dataset puede presentarse en múltiples formatos, pero que a menudo se visualiza como una tabla donde las filas representan registros individuales (u observaciones) y las columnas representan sus características (o variables).En el contexto del machine learning y la IA, el dataset es la materia prima fundamental que se utiliza para entrenar, validar y probar los modelos. Sin un dataset, un modelo de IA es una estructura vacía, incapaz de aprender o realizar ninguna tarea.

En el contexto de la IA, un dataset puede contener millones de ejemplos de texto, imágenes, audios, etc., que son utilizados por los algoritmos para aprender patrones y hacer predicciones.

Por ejemplo, un dataset de imágenes podría usarse para entrenar a un modelo de visión computarizada para reconocer objetos. Los datasets son fundamentales porque la calidad y diversidad de los datos entrenan al modelo para ser más preciso en sus tareas.

7. Fine-tuning

El "fine-tuning" (ajuste fino) es el proceso de mejorar un modelo preentrenado adaptándolo a un conjunto de datos más específico. Según detalla el portal educativo de CEI., un modelo de IA generalmente es entrenado con una gran cantidad de datos de propósito general. Sin embargo, a través del fine-tuning, el modelo se adapta a un conjunto de datos más pequeño y especializado, lo que le permite ser más efectivo en una tarea específica.

Este proceso es clave para mejorar la precisión de un modelo en tareas como la traducción de lenguajes, la clasificación de imágenes, o incluso la generación de textos en áreas muy técnicas.

8. Prompt Engineering

El "prompt engineering" (Diseño de prompts) es la práctica de diseñar preguntas o solicitudes de manera que maximicen la efectividad de la IA, explica Learn Microsoft. Es un campo en crecimiento debido a que, aunque los modelos de IA como GPT-4 pueden generar respuestas de alta calidad, los resultados varían considerablemente dependiendo de cómo se estructura el prompt.

El prompt engineering implica entender cómo se formula una solicitud para obtener respuestas precisas, útiles y relevantes. Puede incluir detalles como la longitud del prompt, el tono y la claridad de la solicitud.

9. Alucinación

Una "alucinación" en IA ocurre cuando un modelo genera respuestas que son incorrectas, no verificadas o completamente inventadas. Esto es particularmente relevante en modelos de lenguaje como GPT-4, donde la IA puede producir respuestas convincentes pero erróneas, sobre todo cuando no tiene suficiente información para generar una respuesta precisa.

Las alucinaciones son un desafío significativo porque los modelos de IA no siempre pueden distinguir entre hechos y errores, lo que puede generar desinformación si no se tiene cuidado.

10. Deepfake

Un "deepfake" es una técnica que utiliza IA para crear o modificar imágenes, audios y videos de manera que parezcan realistas, pero son falsificados. Estos contenidos pueden mostrar a personas diciendo o haciendo cosas que nunca sucedieron.

Los deepfakes se generan a partir de un proceso de entrenamiento de redes neuronales profundas, que aprenden a imitar a la perfección los rostros, voces o comportamientos humanos. Aunque se pueden usar con fines creativos, los deepfakes también representan una amenaza en términos de desinformación y privacidad.