Para nadie es un secreto que la Inteligencia Artificial (IA) ha sido el tema central desde hace algún tiempo, y la misma ha logrado ser muy beneficiosa en diversidad de sectores pero, también plantea ciertos riegos como las “alucinaciones”. Lo cierto es que, para poder entender esta tecnología tan inherente existen 5 términos clave que le serán sumamente útiles y que por supuesto, a continuación le presentamos.
Estos son los 5 términos clave para entender la IA
Como bien sabemos, existen cuantiosos términos en el mundo de la IA pero hay 5 que son realmente clave para entender esta tecnología y los mismos son:
- Transformers: es una arquitectura de modelos de aprendizaje automático que inicialmente se usa para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), aunque han desarrollado aplicaciones aplicadas en el análisis de otros tipos de datos como imágenes. Está concretamente diseñada para procesar secuencias de datos y así mismo, para capturar las relaciones entre ellas.
- LLM: siglas en inglés por large language models, o modelos de lenguajes grandes. Viene siendo un modelo de Inteligencia Artificial (IA) muy grande que usa arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo generalmente empleando la arquitectura transformer para procesar enormes cantidades de datos de lenguaje natural. Tienen la capacidad de poder interpretar y producir textos (“entender” y “razonar”) en diferentes idiomas y contextos. Ejemplos; GPT (Generative Pre-trained Transformer) en sus diferentes versiones, LLAMA (Large Language Model Meta AI) y así mismo, Claude.
- Embeddings: representaciones numéricas (vectores) de palabras o frases generadas por modelos de aprendizaje profundo que capturan el significado semántico y la relación entre ellas. Es de resaltar que, se almacenan en bases vectoriales y sirven para poder aplicar técnicas de búsqueda avanzada.
- Ventana de Contexto: en cuanto a este término hay que señalar que, es la cantidad de tokens que un LLM puede tomar como entrada al generar respuestas. El modelo lo usa para comprender el significado y al mismo tiempo, generar respuestas coherentes y relevantes. El modelo de GPT 4o, por ejemplo, acepta hasta 128.000 tokens (1.000 tokens equivalen a cerca de 750 palabras).
- Tokens: un token es la unidad básica de información que un LLM tiene la capacidad de procesar. Puede ser una palabra, así como también un símbolo, un carácter o incluso una oración completa. Los tokens se utilizan para representar el lenguaje de una forma que el modelo pueda entender y manipular.
Esperamos que estos términos le brinden claridad y enriquezcan sus conocimientos en el área.
