Una guía esencial para liberar el poder de la AI generativa

¿Qué es la AI generativa? 

La AI generativa es una poderosa rama de la inteligencia artificial que les permite a las computadoras aprender patrones de los datos existentes y, luego, usar ese conocimiento para crear nuevos datos. En términos simples, es la tecnología detrás de las máquinas que puede crear contenido original, como imágenes, música o, incluso, historias enteras. 

La AI generativa está experimentando tasas de adopción sin precedentes en casi todas las industrias, y las empresas tecnológicas inteligentes están implementando con rapidez servicios de soporte para ello. Mi empresa, por ejemplo, está lanzando Foundry for Generative AI by Rackspace (FAIR™) para ayudar a los clientes a adoptar y usar de forma responsable la AI generativa.

La tecnología detrás de la AI generativa implica entrenar un modelo de machine learning en un conjunto de datos grande de contenido del mundo real, que el modelo utiliza para aprender patrones y generar nuevo contenido basado en esos patrones. Este proceso permite que la AI generativa cree contenido altamente realista y convincente que se puede usar en una variedad de aplicaciones, desde generar imágenes de aspecto realista para videojuegos hasta crear texto personalizado para campañas de marketing. 

Si bien la AI generativa todavía tiene limitaciones y desafíos que superar, tiene el potencial de revolucionar la forma en que creamos y consumimos contenido en el futuro.

El profundo impacto de la AI generativa en la generación de texto

Aunque la AI generativa ha logrado avances significativos en la generación de diferentes tipos de datos, el modelo de lenguaje, en particular, el modelo de lenguaje grande (LLM), ha tenido un impacto significativo en el campo de la AI. El LLM es un tipo de AI generativa que se especializa en generar lenguaje natural, lo que lo hace particularmente útil para tareas como la traducción de idiomas, los resúmenes e, incluso, la escritura creativa. 

Uno de los avances más significativos en el desarrollo del LLM fue el lanzamiento de GPT-4, que tiene la capacidad de generar texto similar al humano con un alto grado de precisión y coherencia. La capacidad del LLM para generar lenguaje natural de alta calidad tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, que incluye chatbots, asistentes virtuales e, incluso, creación de contenido para redes sociales y campañas de marketing. Además, el LLM demostró resultados prometedores en tareas como la traducción de idiomas, donde puede traducir textos de un idioma a otro con rapidez y precisión.

El éxito del LLM se debe en parte a su capacidad para aprender de grandes cantidades de datos y usar ese conocimiento para generar un lenguaje nuevo y coherente. Sin embargo, aún no es perfecto y enfrenta desafíos como prejuicios y preocupaciones éticas en torno a su uso. No obstante, el potencial del LLM para revolucionar la forma en que nos comunicamos e interactuamos con la tecnología es inmenso y emocionante.

Modelos fundacionales en la integración de AI generativa y LLM

Los modelos fundacionales son los componentes básicos de los sistemas de inteligencia artificial (AI) generativa, ya que se centran en las tareas y los aspectos específicos de la AI. Ofrecen la base para el desarrollo de técnicas avanzadas, como los LLM. Al capturar patrones, estos modelos generan contenido coherente en dominios específicos, lo que contribuye al avance de la AI generativa. A través de la exploración y el perfeccionamiento de modelos fundacionales, los investigadores obtienen información sobre conceptos, algoritmos y arquitecturas fundamentales. También ayudan a identificar desafíos y limitaciones en la generación de contenido, lo que conduce al desarrollo de modelos más sofisticados.

Los LLM, por otro lado, aprovechan el conocimiento y las técnicas adquiridas de los modelos fundacionales para generar lenguaje natural con un alto grado de precisión y coherencia. Los LLM se especializan en generar texto similar al humano, lo que los hace particularmente útiles para tareas como la traducción de idiomas, los resúmenes, la escritura creativa y mucho más. La integración del LLM dentro de los sistemas de AI generativa ha revolucionado diversas aplicaciones, incluidos los chatbots, los asistentes virtuales, la creación de contenido e, incluso, las campañas de marketing en las redes sociales.

La sinergia entre los modelos fundacionales y los LLM ha impulsado de manera significativa el avance de la AI generativa. Estos modelos proporcionan las bases y la comprensión necesarias para desarrollar los LLM que puedan generar contenido muy realista y convincente. La capacidad de los LLM de aprender de grandes cantidades de datos y generar lenguaje nuevo y coherente ha abierto una amplia gama de posibilidades en términos de aplicaciones y casos de uso. Desde mejorar las interacciones con los clientes hasta optimizar las operaciones, los LLM se han convertido en herramientas versátiles para empresas y organizaciones que buscan aprovechar el poder de la AI generativa.

Revolucionar la AI generativa: el salto innovador del documento “Attention Is All You Need”

 “Attention Is All You Need” by Vaswani et al. (2017) es un trabajo fundamental en el campo del procesamiento del lenguaje natural y la AI generativa. Los autores introdujeron una revolucionaria arquitectura de red neuronal denominada Transformador. El modelo del transformador se basa en el concepto de autoatención, lo que le permite considerar la importancia de diferentes partes de la secuencia de entrada al generar la salida. Consiste en una arquitectura de codificador-decodificador, donde tanto el codificador como el decodificador están compuestos por múltiples capas de autoatención y redes neuronales de avance. El mecanismo de autoatención permite al modelo capturar las relaciones entre diferentes palabras en la secuencia de entrada, considerando el contexto y las dependencias entre ellas.

• El modelo del transformador se basa en un mecanismo de autoatención que le permite considerar la importancia de las diferentes partes de la secuencia de entrada al generar la salida. Este mecanismo permite al modelo capturar dependencias a largo plazo en la secuencia de entrada, lo que es esencial en tareas de procesamiento de lenguaje natural donde el contexto y las relaciones basadas en el contexto entre las palabras son fundamentales.
• En comparación con arquitecturas previas de redes neuronales como LSTM, el modelo del transformador no requiere conexiones recurrentes, lo que lo hace más rápido de entrenar y más fácil de paralelizar. Además, el modelo del transformador puede manejar secuencias más largas de entrada y salida con mejor precisión.
• El modelo del transformador se ha convertido en una arquitectura muy utilizada en muchas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, incluida la traducción de idiomas, el resumen de textos y el modelado de lenguaje.
• El impacto del modelo del transformador en el campo de la AI generativa ha sido significativo y establece un nuevo estándar de vanguardia en el procesamiento del lenguaje natural.

LLM disponibles

Hay varios modelos de lenguaje grande (LLM) disponibles que están diseñados para generar lenguaje natural. Algunos de los mejores modelos son los siguientes:

• Modelos GPT-4 (transformador preentrenado generativo) de OpenAI: GPT-4, el último modelo de lenguaje de OpenAI, se estima que tiene 170 billones de parámetros. Cuenta con características avanzadas como el manejo de datos multimodales, un mejor rendimiento en tareas, la generación de textos coherentes y la exhibición de una inteligencia similar a la humana.
• LLaMA de Meta: es una colección de modelos de lenguaje fundacional con diferentes tamaños de parámetros que van desde 7 B hasta 65 B. Estos modelos se entrenan en conjuntos de datos públicamente disponibles que contienen billones de tokens, lo que demuestra que los modelos de última generación pueden entrenarse sin depender de conjuntos de datos de propiedad privada e inaccesibles. El modelo LLaMA-13b supera al modelo del GPT-3 (175B) en la mayoría de los puntos de referencia, y el modelo LLaMA-65b compite con otros modelos superiores como Chinchilla70B y PaLM-540B. Todos los modelos están disponibles para la comunidad de investigación.
• PaLM-E y PaLM-2 de Google: son un modelo de lenguaje innovador que combina entradas de sensores del mundo real con comprensión del lenguaje. Con su integración de datos visuales y textuales, PaLM-E se distingue en tareas de razonamiento incorporado y logra un rendimiento de última generación en OK-VQA. Mediante el entrenamiento conjunto en múltiples dominios, PaLM-E mantiene sus capacidades lingüísticas, al tiempo que establece una fuerte conexión entre palabras y percepciones. PaLM-2 supera a su predecesor, PaLM-E. Ofrece inferencias más rápidas y eficientes, lo que permite una implementación más amplia y una interacción natural. PaLM 2 muestra habilidades sólidas de razonamiento, supera a PaLM en BIG-Bench y otras tareas de razonamiento, y demuestra prácticas de AI responsables con control sobre la toxicidad en tiempo de inferencia.
• BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) de Google: es un LLM preentrenado que se usa para tareas de procesamiento de lenguaje natural, como comprensión del lenguaje, respuesta a preguntas y análisis de sentimientos.
• T5 (Transformador de transferencia de texto a texto) de Google: se trata de un LLM preentrenado que está diseñado para ser muy flexible y puede ajustarse con precisión a una amplia gama de tareas de lenguaje natural, como la traducción de idiomas, los resúmenes y la respuesta a preguntas.
• RoBERTa (enfoque BERT robustamente optimizado) de Facebook: es un LLM preentrenado que está diseñado para mejorar el rendimiento de BERT en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluida la clasificación de texto, la respuesta a preguntas y el reconocimiento de las entidades nombradas.
• XLNet (red de comprensión de lenguaje extremo) de la Universidad Carnegie Mellon y Google: es un LLM preentrenado que utiliza un entrenamiento basado en permutaciones para mejorar su comprensión de la relación entre diferentes palabras en una oración. Se utiliza para tareas de procesamiento de lenguaje natural como modelado de lenguaje y respuesta a preguntas.

Estos LLM han mejorado de manera significativa la capacidad de las máquinas para generar lenguaje natural y tienen una amplia gama de aplicaciones en campos como chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido.

Por qué los modelos GPT han tenido un gran impacto

Una de las razones por las cuales los modelos GPT han tenido un impacto significativo en el campo de la inteligencia artificial generativa es su accesibilidad al público. A diferencia de los modelos LLM anteriores, que requerían que los científicos de datos tuvieran el hardware y la experiencia necesarios para ejecutarlos, se puede acceder a GPT a través de la API de OpenAI, lo que facilita que los desarrolladores, investigadores e, incluso, aficionados experimenten con él. Esta accesibilidad ha provocado un aumento en la creatividad e innovación, y hay personas que utilizan GPT para generar una amplia variedad de contenido, desde escritura creativa hasta chatbots y asistentes virtuales. Esta democratización de la AI generativa también ha provocado importantes debates sobre las consecuencias éticas y sociales de dicha tecnología, y ha llamado la atención sobre la necesidad de un desarrollo y uso responsables de la AI.

¿Qué es ChatGPT?

ChatGPT es un modelo de lenguaje grande entrenado por OpenAI basado en la arquitectura GPT-3.5. Está diseñado para generar respuestas en lenguaje natural a las entradas de los usuarios y se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido.

Una de las ventajas de ChatGPT es su capacidad para comprender y responder a entradas en lenguaje natural de una manera que se siente más parecida a la humana que los chatbots tradicionales o sistemas basados en reglas. Esto se debe a sus avanzadas capacidades de procesamiento de lenguaje natural, que le permiten comprender el contexto y generar respuestas relevantes basadas en la entrada que recibe.

Otra ventaja de ChatGPT es su flexibilidad y adaptabilidad. Puede adaptarse a tareas o industrias específicas, como servicio al cliente o comercio electrónico, y puede ser entrenado en conjuntos de datos específicos para mejorar su rendimiento en esas áreas. Esto lo convierte en una herramienta versátil para empresas y organizaciones que buscan mejorar sus interacciones con los clientes o agilizar sus operaciones.

Casos de uso en la industria

• Salud: Nuance Communications aprovecha la tecnología de GPT en el sector de la salud a través de su función Nuance Mix Answers, que es parte de la característica Copilot. Al incorporar GPT en su plataforma de AI conversacional, Nuance Mix, mejoran las capacidades de los bots digitales y de voz, lo que les permite manejar una gama más amplia de preguntas de los clientes y proporcionar respuestas precisas y significativas. Esta integración aumenta los niveles de autoatención, mejora la experiencia del cliente y reduce la necesidad de agentes en centros de contacto en vivo, lo que, a su vez, impulsa la eficiencia operativa y el ahorro de costos en la interacción con clientes en el sector de la salud. 
• Legal: TS2 Space aprovecha el poder de GPT-4 para revolucionar la investigación legal. Al aprovechar las capacidades avanzadas de generación de texto de GPT-4, TS2 Space optimiza el proceso de investigación legal, automatiza la generación de documentos y empodera a los abogados para que brinden servicios legales más eficientes y precisos.
• Juegos: ROBLOX usa AI generativa impulsada por los modelos GPT para permitir a los usuarios, independientemente de la experiencia de codificación, crear y modificar objetos en el juego a través de la entrada de lenguaje natural. Este enfoque innovador simplifica el proceso de crear y alterar elementos de juego, y hace que el desarrollo de juegos sea más accesible para una amplia gama de usuarios, desde creadores individuales hasta equipos pequeños.

Consideraciones legales

Un aspecto legal importante por considerar es que el contenido generado por LLM u otras herramientas de AI generativa puede no estar sujeto a la protección de derechos de autor de la misma manera que el contenido que creó una persona.

El uso de LLM para generar contenido con fines comerciales podría conducir potencialmente a una infracción de los derechos de autor si el contenido generado es muy similar a los materiales con derechos de autor existentes.

Sin embargo, es menos probable que el uso de LLM para generar contenido con fines no comerciales, como la investigación interna o los datos de machine learning, sea problemático desde un punto de vista legal. No obstante, es importante tener en cuenta las consecuencias legales al usar LLM u otras herramientas de AI generativa.

Conclusión

En conclusión, el notable progreso en el campo de la AI generativa, ejemplificado por la explosión de ChatGPT, ha impulsado esta tecnología a la adopción generalizada. Con la llegada de potentes modelos como ChatGPT y los avances en los modelos fundacionales y LLM, somos testigos de un salto generacional en la inteligencia artificial en un lapso de tiempo extraordinariamente corto. La capacidad de las máquinas para generar respuestas en lenguaje natural y crear contenido con precisión y coherencia similares a las humanas está revolucionando diferentes industrias, desde el servicio de atención al cliente hasta la creación de contenido. 

Sin embargo, a medida que continuamos aprovechando el potencial de la AI generativa, es crucial abordar las consideraciones éticas y las consecuencias legales que rodean el uso de estas tecnologías. El desarrollo responsable y el uso de la AI serán fundamentales para garantizar que los beneficios de la AI generativa se obtengan mientras se mitigan los riesgos potenciales. A medida que recorremos esta era transformadora, las posibilidades de la AI generativa son enormes, y es un momento emocionante para presenciar la rápida evolución de la inteligencia artificial.

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Aproveche el poder de la IA de forma rápida y responsable con Foundry for AI de Rackspace Technology (FAIR™). FAIR™ está a la vanguardia de la innovación global en IA, allanando el camino para que las empresas aceleren la adopción responsable de soluciones de IA. FAIR se alinea con cientos de casos de uso de IA en una amplia gama de industrias y, al mismo tiempo, permite la personalización mediante la creación de una estrategia de IA personalizada que se aplica a sus necesidades comerciales específicas. Capaces de implementarse en cualquier plataforma de nube pública privada, híbrida o de hiperescala, las soluciones FAIR empoderan a las empresas de todo el mundo al ir más allá de la transformación digital para desbloquear la creatividad, liberar la productividad y abrir la puerta a nuevas áreas de crecimiento para nuestros clientes.Siga a FAIR en LinkedIn.

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