LLM, GPT, RAG… ¿Qué significan las siglas de IA? | IA en los negocios #91

¿De qué hablan los especialistas en inteligencia artificial? Descifrando siglas de IA

Los especialistas en IA suelen utilizar siglas para describir tecnologías y procesos complejos. Vale la pena comprender qué hay detrás de estos términos para poder aprovechar conscientemente las oportunidades que ofrece la IA. Por ejemplo, cuando escuche "RAG" o "XAI", es posible que no esté seguro de lo que significa. RAG, Retrieval-Augmented Generation, es una tecnología que enriquece la generación del lenguaje con la recuperación de información, mientras que XAI, Explicable AI, se centra en la transparencia y comprensibilidad de las decisiones tomadas por los sistemas de IA. No necesitamos explicar qué es la IA hoy en día, pero acrónimos como estos requieren explicación. Así que comencemos con uno de los acrónimos más omnipresentes: el nombre general de la tecnología detrás de ChatGPT.

LLM (modelo de lenguaje grande)

LLM, o Large Language Model, es la base de sistemas como los chatbots, que pueden generar texto, código o traducir idiomas. Se trata de una inteligencia artificial entrenada para estimar la probabilidad de secuencias de palabras, utilizando una red neuronal con más de 175 mil millones de parámetros.

La formación de LLM implica mostrar ejemplos y ajustar pesos para reducir errores. En LLM, cada texto está representado por vectores con muchos números, lo que determina su posición y relaciones en el espacio de “lenguaje” del modelo. Continuar texto significa seguir caminos en este espacio.

Imagínelos como “súper lectores” con vastos conocimientos y la capacidad de procesar información y responder de manera similar a los humanos. Ejemplos populares de LLM incluyen:

• Géminis Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), y
• Llama 2 (Meta).

En los negocios, LLM puede optimizar la comunicación y el flujo de información dentro de una empresa, por ejemplo, generando informes automáticamente, traduciendo documentos y respondiendo las preguntas de los empleados. El uso de LLM a través de chat, software dedicado o API también puede respaldar la creación de nuevos modelos y estrategias de negocios al analizar grandes cantidades de datos e identificar tendencias que antes no se veían.

RAG (Generación aumentada de recuperación)

Recuperación-Generación Aumentada (RAG) es una técnica que combina la recuperación de información semántica con la generación de texto. Esto permite que el modelo encuentre documentos relevantes, como los de Wikipedia, proporcionando un contexto que ayuda al generador de texto a producir resultados más precisos, más ricos y menos propensos a errores. RAG se puede personalizar y su conocimiento interno modificarse de manera efectiva sin la necesidad de volver a entrenar todo el modelo, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo. Esto es particularmente útil en situaciones donde los hechos pueden evolucionar con el tiempo, eliminando la necesidad de volver a capacitarse para acceder a la información más reciente.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Transformador generativo preentrenado)

Todos conocemos el acrónimo GPT porque pasó a formar parte del nombre del chatbot de IA más popular. ¿Pero qué significa exactamente? Transformador generativo preentrenado, GPT, es un modelo de inteligencia artificial que genera texto que se asemeja al texto creado por humanos al predecir la siguiente palabra en una secuencia. En el proceso de aprendizaje, adquiere conocimientos de miles de millones de páginas de texto escritos por humanos para luego determinar la probabilidad de la siguiente palabra.

Los modelos GPT se basan en arquitecturas de redes neuronales llamadas transformadores, que pueden generar texto y responder preguntas de forma conversacional. Se utilizan para una amplia gama de tareas, que incluyen:

• traducir idiomas,
• resumir documentos,
• generando contenido,
• escribir código y muchas otras tareas.

Los modelos GPT se pueden utilizar sin más formación en una técnica llamada aprendizaje de disparo cero, o adaptarse a una tarea específica mediante el aprendizaje de unos pocos ejemplos (aprendizaje de pocos disparos).

PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural)

PNL, o Procesamiento del Lenguaje Natural, es el campo que se ocupa de técnicas y tecnologías que permiten a las máquinas comprender y procesar el lenguaje humano.

Esto forma la base para los LLM, RAG y GPT mencionados, permitiéndoles comprender palabras, oraciones y sus significados. Por tanto, la PNL puede convertir datos de texto en información empresarial útil. Las aplicaciones de PNL tienen un uso amplio, que se extiende más allá de los asistentes de inteligencia artificial y los chatbots, a tareas como:

• Análisis de sentimientos: permite determinar qué emociones están presentes en el texto, por ejemplo, si una opinión expresada en las redes sociales es positiva, negativa o neutral.
• Resumir documentos: crear automáticamente resúmenes de textos largos, lo que ahorra tiempo a los usuarios.
• Traducción automática: permite la traducción rápida y eficiente de textos entre diferentes idiomas. Por ejemplo, el modelo SeamlessM4T de Meta es capaz de traducir texto y voz entre 100 idiomas.

ML (aprendizaje automático)

ML, o Machine Learning, es la rama fundamental de la IA. Es un campo general que implica entrenar computadoras para que aprendan de los datos sin programarlas directamente. La IA utiliza datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos, adquiriendo experiencia con el tiempo.

El término “aprendizaje automático” fue acuñado por Arthur Samuel en 1959, en el contexto de su investigación sobre el juego de damas. El avance tecnológico ha permitido la creación de productos innovadores basados ​​en ML, como sistemas de recomendación y vehículos autónomos.

El aprendizaje automático es un componente clave de la ciencia de datos y utiliza métodos estadísticos para pronosticar y tomar decisiones en muchas empresas. La demanda de científicos de datos está creciendo junto con la expansión del big data. Esto se aplica especialmente a los expertos capaces de identificar cuestiones comerciales importantes y analizar datos. Los algoritmos de ML se crean utilizando marcos de programación como TensorFlow y PyTorch.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automatización Robótica de Procesos (RPA)

RPA, o Automatización Robótica de Procesos, es una tecnología de automatización en la que las computadoras imitan las acciones humanas realizadas en programas y aplicaciones específicas. RPA es una aplicación práctica de la IA que impacta directamente en la eficiencia operativa. Automatiza tareas rutinarias, como la entrada de datos o el servicio al cliente, lo que permite a las empresas centrarse en actividades más estratégicas.

Aprendizaje profundo (DL)

Deep Learning (DL) es una rama avanzada del ML que se basa en redes neuronales inspiradas en la estructura del cerebro humano. Estas redes aprenden de grandes cantidades de datos para reconocer patrones y relaciones y luego utilizan este conocimiento para hacer predicciones y decisiones. DL permite la ejecución de las tareas más complejas, como reconocimiento de imágenes, identificación de objetos y clasificación en fotografías y vídeos.

Como resultado, DL es crucial para el desarrollo de tecnologías como:

• previsión y optimización del consumo de energía,
• controlar vehículos autónomos,
• prevenir el fraude financiero mediante la detección de anomalías en las transacciones, o
• personalizar ofertas y contenidos según las preferencias individuales del usuario.

Aprendizaje por refuerzo (RL)

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático (ML) en el que el modelo de IA aprende “por sí solo” mediante prueba y error, en lugar de entrenarse a partir de datos preparados. En otras palabras, la IA se adapta a través de interacciones con el entorno, recibiendo recompensas por acciones deseables y sanciones por las ineficaces.

El aprendizaje por refuerzo es útil en tareas en las que sabemos exactamente qué resultado queremos lograr, pero se desconoce el camino óptimo para alcanzarlo o es demasiado difícil de programar. Por ejemplo, entrenar robots para navegar en entornos complejos.

Redes generativas adversarias (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) es un sistema que consta de dos redes neuronales en competencia:

• Generador, que crea nuevos datos, como imágenes o texto,
• Discriminador, que intenta distinguir los datos reales de los generados.

Esta competencia motiva a ambas redes a mejorar, lo que lleva a resultados cada vez más realistas y creativos.

IA explicable (XAI)

La IA explicable (XAI) es un acrónimo algo menos conocido pero muy importante en el campo de la inteligencia artificial. Es un enfoque de la IA que se centra en proporcionar explicaciones claras y comprensibles de las acciones o decisiones tomadas por los sistemas de IA. XAI es crucial para el desarrollo responsable de la IA: transparencia, cumplimiento de las regulaciones legales, seguridad y apoyo a la innovación.

Acrónimos de IA. Resumen

Las siglas de IA como LLM, RAG, GPT y XAI representan tecnologías avanzadas que están cambiando la forma en que operan las empresas. Desde la automatización de procesos hasta una mejor comprensión de las necesidades de los clientes, la IA abre nuevas posibilidades. Familiarizarse con estos términos es clave para navegar en el campo de la inteligencia artificial y aprovechar su potencial en su negocio. El conocimiento de estas tecnologías permite no sólo la optimización de los procesos existentes sino también la exploración de nuevas áreas de innovación y crecimiento.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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