TECNOLOGÍA
Inteligencia Artificial Generativa
La Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) se refiere a un tipo de IA que puede generar nuevos contenidos, patrones o datos que no existían previamente, basándose en el aprendizaje a partir de conjuntos de datos existentes.
Esta forma de IA utiliza algoritmos avanzados para aprender de una gran cantidad de ejemplos y crear salidas originales que, aunque inéditas, son realistas y coherentes con los datos de entrenamiento.
Dos aspectos técnicos importantes en la IA generativa son:
Modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Para a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a la de los seres humanos como la identificación de imágenes, el reconocimiento de habla o la realización de predicciones de forma progresiva. Estos modelos que imitan la forma en que el cerebro humano procesa la información, lo que les permite generar resultados complejos y detallados, forman parte del machine learning.
Redes Generativas Antagónicas (GANs): Una tecnología destacada dentro de la IA generativa son las GANs. Estas consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí: una red generadora que crea datos y una red discriminadora que evalúa si los datos son reales o generados por la red generadora. Este proceso de competencia y ajuste continuo permite generar resultados de alta fidelidad y realismo.
La IA generativa se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como:
- Creación de contenidos multimedia: Generación de imágenes, música, textos y videos.
- Diseño y modelado 3D: Creación automática de modelos 3D para arquitectura o entretenimiento.
- Simulación de datos para entrenamiento: Generación de datos sintéticos para entrenar otros modelos de IA sin necesidad de datos reales, lo cual es especialmente útil en campos donde los datos son escasos o sensibles.
Las tecnologías que usamos
Fine tuning
En las redes neuronales, es un proceso que se utiliza para ajustar un modelo preentrenado a una nueva tarea específica. Este enfoque es particularmente útil en el campo del aprendizaje profundo y es una forma de aprendizaje por transferencia. En el «fine tuning», los pesos de un modelo ya entrenado se utilizan como punto de partida para el entrenamiento en un nuevo conjunto de datos, a menudo con una capa adicional específica de la tarea que se entrena desde cero. En los grandes modelos de lenguaje, esto puede traducirse en el aprendizaje de nuevas tareas o un manejo más integrado de la información.
Búsqueda Semántica (Semantic Search)
Esta nueva función impulsada por IA facilita la búsqueda de productos en las webs. Este mecanismo va más allá de la concordancia de palabras clave, ya que es capaz de entender la intención de los compradores cuando estos usan un lenguaje más natural, devolviendo resultados de búsqueda más ricos y relevantes basados en el uso de algoritmos de clasificación, clustering y búsqueda optimizada en espacios de embeddings generados por LLM.
RAG
Es una técnica que combina la recuperación de información con la generación de texto para mejorar la calidad y precisión de las respuestas en los modelos de lenguaje. En RAG, primero se recupera información relevante de una gran base de datos de documentos (como artículos de Wikipedia o libros), y luego se utiliza esta información para ayudar en la generación de respuestas más informadas y precisas.
Este enfoque se utiliza para superar algunas limitaciones de los modelos de lenguaje puros, que pueden generar respuestas basadas solo en el conocimiento que se les ha enseñado durante su entrenamiento. Al incorporar datos externos en tiempo real, los modelos RAG pueden proporcionar respuestas que reflejen información más actualizada y específica.
LAM
Es un sistema desarrollado por el Rabbit Research Team, diseñado para revolucionar la forma en que los ordenadores y los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) comprenden y ejecutan acciones humanas en aplicaciones informáticas. Introducido por primera vez en diciembre de 2023, LAM combina la programación neuro-simbólica con tecnologías de vanguardia para modelar y comprender directamente la estructura de varias aplicaciones y las acciones realizadas en ellas.
A diferencia de los modelos de lenguaje grande (LLMs), que se especializan en comprender el lenguaje, el LAM está diseñado para entender y ejecutar acciones. Por lo tanto, va más allá de las limitaciones basadas en texto de los LLMs, observando la interacción humana con las aplicaciones y replicando esas acciones. Esto representa un salto significativo en las capacidades de la IA, más allá de simplemente entender el lenguaje.
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