¡Hola! Hoy vamos a explorar un área específica de la Inteligencia Artificial (IA) que ha estado ganando mucha atención en el mundo de la tecnología: la IA generativa.
Quizás te preguntes ¿Por qué la IA generativa? Bueno, todo comenzó con una recomendación de Nerea Luis, la responsable del departamento de IA en Sngular. Nerea es una referencia en el campo de la IA y cuando alguien como ella recomienda cualquier cosa al respecto, sabes que va a ser bueno. Además, he estado jugueteando con herramientas de Gen AI y desarrollando algunas aplicaciones sencillitas, así que pensé que ya era hora de adquirir algunos conocimientos sólidos. ¿Y qué mejor manera de hacerlo que con el learning path de “IA generativa” de Google que Nerea recomendaba?
En este artículo, exploraremos la IA, el machine learning (aprendizaje automático), el deep learning (aprendizaje profundo) y, por supuesto, la IA generativa. Si estos términos suenan como jerga técnica, no te preocupes. Trataré de describirlos usando un lenguaje sencillo, haciéndolos accesibles y comprensibles sea cual sea tu nivel. Así que, ¡vamos a ello!
Entendiendo la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Empecemos por lo básico. ¿Qué es la IA? En términos sencillos, la IA es una rama de la informática que se ocupa de crear agentes inteligentes, sistemas que pueden razonar, aprender y actuar de forma autónoma. Piensa en la IA como una disciplina, como la física. Se trata de construir máquinas que puedan pensar y actuar como humanos.
Ahora, dentro de esta disciplina, tenemos algo llamado aprendizaje automático. Este es un subcampo de la IA donde entrenamos un modelo a partir de datos de entrada para que pueda hacer predicciones útiles a partir de nuevos datos. En otras palabras, el aprendizaje automático da a las máquinas la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.
El aprendizaje profundo, por otro lado, es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales. Estas redes están inspiradas en el cerebro humano y consisten en nodos o neuronas interconectados que pueden procesar patrones complejos. Los modelos de aprendizaje profundo pueden tener muchas capas de neuronas, lo que les permite aprender patrones más complejos que los modelos tradicionales de aprendizaje automático.
Así que, podríamos decir que la IA es la disciplina amplia, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, y el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Es como un conjunto de muñecas rusas, con cada una encajando perfectamente dentro de la otra.
¿Qué es la IA Generativa?
Ahora que hemos sentado las bases con la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, vamos a adentrarnos en el corazón de nuestra discusión: la IA generativa.
La IA generativa, un subconjunto del aprendizaje profundo, es un campo que se centra en crear nuevo contenido basado en lo que ha aprendido del contenido existente. ¡Imagina una IA que pueda escribir un poema, componer música, o incluso generar una imagen realista de una persona que no existe! Ese es el poder de la IA generativa.
Pero, ¿cómo funciona? Los modelos de IA generativa aprenden de los datos con los que se entrenan, comprendiendo su estructura subyacente. Luego, cuando se les da un prompt, utilizan este conocimiento para generar nuevo contenido que es similar a los datos de entrenamiento.
Por ejemplo, supongamos que entrenamos un modelo de IA generativa en un conjunto de datos de composiciones de música clásica. Una vez entrenado, podemos darle al modelo un prompt simple, como las primeras notas de una melodía. El modelo entonces generaría una composición completa que suena como si pudiera ser una pieza de música clásica. ¡Como tener a Beethoven o Mozart a tu alcance!
Tipos de Modelos de IA Generativa
La IA generativa es un campo amplio donde caben varios tipos de modelos, cada uno con sus capacidades únicas. Echemos un vistazo a algunos de ellos:
- Modelos de Texto a Texto: Estos modelos toman una entrada de lenguaje natural y producen una salida textual. Están entrenados para aprender la correspondencia entre un par de textos. Por ejemplo, pueden ser utilizados para tareas como traducir texto de un idioma a otro.
- Modelos de Texto a Imagen: Estos modelos están entrenados en un gran conjunto de imágenes, cada una con una breve descripción de texto. Dada una entrada de texto, pueden generar una imagen correspondiente. Por ejemplo, si introduces “una manzana roja en una mesa”, el modelo podría generar una imagen que represente exactamente eso.
- Modelos de Texto a Video y Texto a 3D: Estos modelos tienen como objetivo generar un video o un objeto tridimensional basado en una descripción de texto. Por ejemplo, si introduces “un gato persiguiendo una pelota”, un modelo de texto a vídeo podría generar un corto clip de un gato persiguiendo una pelota.
- Modelos de Texto a Tarea: Estos modelos están entrenados para realizar una tarea o acción definida basada en una entrada de texto. Esta tarea puede variar desde responder a una pregunta hasta hacer una predicción o tomar algún tipo de acción. Por ejemplo, un modelo de Texto a Tarea podría ser entrenado para navegar por un sitio web o hacer cambios en un documento a través de una interfaz gráfica de usuario.
Cada uno de estos modelos abre un mundo de posibilidades, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y creando nuevas oportunidades para la innovación.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
La IA generativa puede parecer un concepto complejo a primera vista, pero vamos a descomponerlo para que puedas entenderlo de manera sencilla.
Los modelos de IA generativa se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos. Durante este entrenamiento, los modelos aprenden a reconocer patrones y estructuras en los datos. Una vez que han sido entrenados, estos modelos son capaces de generar contenido nuevo que se asemeja a los datos con los que fueron entrenados.
Para que lo veas más claro, imagina un modelo de lenguaje generativo. Este tipo de modelo se entrena con textos, aprendiendo así los patrones y estructuras del lenguaje. Cuando se le proporciona una frase o un fragmento de texto, el modelo puede predecir qué palabras o frases son más probables que sigan.
Por ejemplo, si le das al modelo la frase ‘Estoy preparando un sándwich con mantequilla de maní y…’, el modelo podría sugerir que la siguiente palabra sea ‘mermelada’. Esta sugerencia se basa en los patrones y estructuras que el modelo ha aprendido de los textos con los que fue entrenado. En este caso, ha aprendido que la mantequilla de maní y la mermelada son a menudo mencionadas juntas, especialmente en el contexto de hacer un sándwich.
Pero no se queda solo ahí. Los modelos de IA generativa no solo predicen palabras, sino que también pueden generar frases completas, párrafos o incluso textos más largos. Y no solo se limitan al texto, también pueden generar imágenes, música, y mucho más. Todo esto es posible gracias a los patrones y estructuras que han aprendido durante su entrenamiento.
Aplicaciones de la IA Generativa
La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, puede ser utilizada para la generación de código. En este escenario, puedes preguntarle al modelo cómo codificar un problema determinado, especificando los requisitos, y te devolverá los pasos a dar y el fragmento de código necesario. Y este es sólo un ejemplo. La IA generativa puede ayudarte a depurar líneas de código fuente, explicarte un código línea por línea, elaborar consultas SQL para tu base de datos, traducir código de un lenguaje a otro, y generar documentación y tutoriales para el código fuente.
Aquí hay algunas herramientas:
- AI Studio: Esta herramienta ayuda a los desarrolladores a crear y desplegar modelos de IA generativa. Proporciona una biblioteca de modelos pre-entrenados, herramientas para afinar los modelos, y recursos para desplegar los modelos en producción. También incluye un foro comunitario para que los desarrolladores compartan ideas y colaboren.
- Generative AI App Builder: Esta herramienta permite crear aplicaciones de IA generativa sin escribir ningún código. Proporciona una interfaz de arrastrar y soltar para diseñar y construir aplicaciones, un editor visual para crear y editar contenido de aplicaciones, y un motor de búsqueda integrado. Se pueden crear chatbots, asistentes digitales, motores de búsqueda personalizados, bases de conocimientos, aplicaciones de formación, y mucho más.
- API de PaLM: Esta API permite a los desarrolladores probar y experimentar con los LLMs (modelos grandes del lenguaje) de Google y sus herramientas de IA generativa. Un ejemplo que se menciona en el curso es el de que los desarrolladores pueden integrar la API de PaLM con MakerSuite para acceder a la API utilizando una interfaz gráfica de usuario. La suite incluye una herramienta de entrenamiento de modelos, una herramienta de despliegue de modelos, y una herramienta de monitoreo de modelos.
Entendiendo los Modelos Fundamentales
Un modelo fundamental es como un supermodelo de Inteligencia Artificial (IA) que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos. Imagina que es como un atleta que ha entrenado en muchos deportes diferentes. Este atleta puede adaptarse y afinar sus habilidades para competir en una amplia variedad de eventos, desde carreras de velocidad hasta levantamiento de pesas. De la misma manera, un modelo fundamental de IA puede adaptarse para realizar una amplia gama de tareas, desde el análisis de sentimientos hasta el reconocimiento de objetos.
Estos modelos fundamentales tienen el potencial de cambiar muchas industrias. Por ejemplo, en el sector de la salud, podrían usarse para detectar enfermedades en las imágenes médicas. En las finanzas, podrían ayudar a detectar transacciones fraudulentas. Y en el servicio al cliente, podrían usarse para proporcionar respuestas personalizadas a las preguntas de los clientes.
Vertex AI ofrece una serie de estos modelos fundamentales. Algunos están diseñados para trabajar con texto, como la API de PaLM para Chat y Texto. Otros están diseñados para trabajar con imágenes, como el modelo de stable diffusion, que puede generar imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto. También hay modelos fundamentales específicos para tareas, como un modelo de análisis de sentimientos que puede ayudarte a entender cómo se sienten tus clientes acerca de tu producto o servicio.
El Poder de los Transformers
Los Transformers son como los superhéroes del Procesamiento del Lenguaje Natural. Aparecieron en 2018 y cambiaron el juego por completo. Pero, ¿qué son exactamente?
Imagina un Transformer como una máquina de traducción. Tiene una parte que codifica o “traduce” la información de entrada, y otra parte que decodifica o “interpreta” esa información para una tarea específica. Es como si tuvieras un intérprete que escucha un discurso en un idioma, lo traduce a otro idioma y luego lo interpreta para que tenga sentido en un contexto específico.
Lo que hace que los Transformers sean especiales es su capacidad para procesar mucha información a la vez. A diferencia de las Redes Neuronales Recurrentes, que procesan la información paso a paso, los Transformers pueden procesar toda la información a la vez. Esto es posible gracias a las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) y las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs), que son como supercomputadoras que pueden manejar grandes cantidades de datos.
Pero, como todos los superhéroes, los Transformers también tienen sus debilidades. A veces, pueden generar palabras o frases que no tienen sentido o que son incorrectas gramaticalmente. Esto es conocido como alucinaciones. Pero hay formas de solucionar este problema, como entrenar el modelo con más datos, darle más contexto o ponerle más restricciones.
Entendiendo la Arquitectura del Transformer
Los Transformers fueron presentados en un artículo científico llamado “Attention is all you need“. Su superpoder es un mecanismo llamado “auto-atención”, que les permite entender el lenguaje de una manera muy eficiente.
A diferencia de otros modelos que procesan el lenguaje palabra por palabra, los Transformers pueden prestar atención a todas las palabras de una frase a la vez. Esto les permite tomar decisiones basadas en el contexto completo de la frase, lo que los hace más precisos.
Por ejemplo, en la frase “Llegué al banco después de cruzar el río”, un Transformer puede entender que “banco” se refiere a la orilla de un río y no a una institución financiera, y lo hace de forma muy rápida, porque puede prestar atención a todas las palabras de la frase a la vez.
Los Transformers también son muy buenos en tareas como la traducción de idiomas. De hecho, han superado a otros modelos en pruebas de traducción de inglés a alemán y de inglés a francés. Y lo mejor de todo es que pueden hacer todo esto de manera muy eficiente, lo que significa que pueden ser entrenados más rápido.
Una de las cosas más interesantes de los Transformers es que podemos “ver” cómo toman sus decisiones. Podemos visualizar a qué palabras están prestando atención cuando procesan una frase, lo que nos da una idea de cómo están entendiendo el lenguaje.
En definitiva, los Transformers son una herramienta poderosa para entender y procesar el lenguaje. Su capacidad para prestar atención a todo el contexto de una frase a la vez los hace precisos y eficientes, lo que los convierte en una pieza clave en el campo de la Inteligencia Artificial.
Diseño de Prompts en la IA Generativa
Un prompt es como una pista o sugerencia que le damos al Modelo de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) para guiar su respuesta. Imagina que le das a un amigo una frase de inicio para que invente una historia; eso es un prompt.
El diseño de prompts es el proceso de crear estas pistas de manera que el modelo genere la respuesta que queremos. Es como darle las instrucciones correctas a tu amigo para que su historia sea interesante y relevante.
Pero la investigación reciente ha llevado el diseño de prompts a otro nivel con algo llamado “ajuste de prompts”. En lugar de darle al modelo una frase de inicio fija, le damos una pista que puede cambiar y adaptarse según lo que queremos que haga. Estas pistas adaptables, o “prompts suaves”, se crean a partir de los datos que el modelo ha aprendido durante su entrenamiento.
Por ejemplo, si tienes un modelo de lenguaje que ha sido entrenado para responder preguntas sobre historia, podrías darle un prompt como “Cuéntame sobre la historia del Imperio Romano”. Con un prompt fijo, el modelo generaría una respuesta basada en lo que ha aprendido. Pero con un prompt suave, el modelo puede adaptar su respuesta para ser más precisa y relevante, porque el prompt se ha creado a partir de muchos ejemplos relacionados con el Imperio Romano.
A medida que los modelos de lenguaje se vuelven más grandes y complejos, el ajuste de prompts se vuelve cada vez más útil. Es como tener un modelo que puede ser ajustado para realizar muchas tareas diferentes, en lugar de tener que crear un modelo nuevo para cada tarea. Esto es especialmente útil porque los modelos grandes son costosos de compartir y usar, y la capacidad de reutilizar un modelo para múltiples tareas puede aliviar esta carga.
En resumen, el diseño de prompts es una parte importante del trabajo con modelos de IA generativa. Pero la técnica emergente de ajuste de prompts y el uso de prompts suaves ofrecen una forma prometedora de mejorar el rendimiento y la eficiencia de estos modelos, especialmente a medida que continúan creciendo en tamaño.
El Futuro de la IA Generativa
La IA generativa no es solo una moda pasajera, sino que está cambiando la forma en que trabajamos en muchas industrias. Según un artículo en Technology Review, el futuro de la IA generativa es especializado, no generalista. Esto significa que en lugar de intentar crear modelos de IA que puedan hacer de todo, estamos empezando a ver más modelos que son expertos en tareas específicas. Esta especialización permite que los modelos de IA sean más eficientes y efectivos.
Las empresas también están empezando a ver el valor de la IA generativa. Un artículo de Deloitte destaca cómo la IA generativa puede abrir nuevas oportunidades y resolver problemas complejos. Pero también advierte que debemos ser conscientes de los riesgos. A medida que usamos más la IA generativa, debemos ser proactivos en la gestión de los riesgos y considerar las implicaciones éticas de esta tecnología. Tenemos el deber de usar la IA generativa de manera responsable.
La IA Generativa: Un Mundo de Posibilidades
La IA generativa es un campo apasionante y en constante evolución. Esta tecnología tiene la capacidad de crear contenido nuevo y original a partir de lo que ha aprendido de los datos existentes. Ya sea generando texto, código, imágenes, audio, vídeo, o incluso creando chatbots y asistentes digitales, las posibilidades son prácticamente infinitas.
Si te interesa la IA y quieres aprender más, te recomiendo el curso “Introducción a la IA Generativa” de Google Cloud. Este curso te ofrece una visión completa de la IA generativa, sus aplicaciones y su lugar dentro del mundo más amplio de la IA. Es ideal tanto para principiantes curiosos como para aquellos que quizás ya tienen algo de experiencia en el campo.
El curso también introduce varias herramientas y recursos que pueden ayudarte a explorar y experimentar con la IA Generativa, como el Generative AI Studio, el Generative AI App Builder y la API de PaLM. Estas herramientas facilitan a los desarrolladores la formación, despliegue y monitoreo de modelos de IA Generativa, e incluso la construcción de sus propias aplicaciones de Gen AI.
Personalmente, estoy convencido de que la IA generativa es una herramienta revolucionaria y que está redefiniendo los límites de lo que es posible en muchas industrias y aplicaciones. Y recuerda, ¡estamos viviendo solo el comienzo! En el blog, encontrarás más contenido fascinante sobre la IA generativa y otros temas de vanguardia. ¡Espero que te quedes y sigas explorando!