Inteligencia artificial y agentes generativos

La inteligencia artificial generativa es una rama de ia que permite a las aplicaciones de software generar contenido nuevo; a menudo diálogos de lenguaje natural, pero también imágenes, vídeo, código y otros formatos. La capacidad de generar contenido se basa en un modelo de lenguaje, que se ha entrenado con grandes volúmenes de datos, a menudo documentos de Internet u otras fuentes públicas de información.

Los usuarios interactúan con los modelos de lenguaje de IA generativos mediante avisos : instrucciones de lenguaje natural de preguntas. El modelo de lenguaje en una solución de IA generativa usa la solicitud para iniciar la generación de una respuesta significativa.

Los modelos de IA generativa encapsulan las relaciones semánticas entre los elementos del lenguaje (es decir, una manera elegante de decir que los modelos "saben" cómo se relacionan las palabras entre sí) y eso es lo que les permite generar una secuencia significativa de texto.

Hay modelos de lenguaje grandes (LLM) y modelos de lenguaje pequeño (SLAM): la diferencia se basa en el volumen de datos y en el número de variables del modelo. Los LLM son eficaces y generalizan bien, pero pueden ser más costosos de entrenar y usar. Los SLA tienden a funcionar bien en escenarios más centrados en áreas de temas específicas o que requieren modelos pequeños fácilmente implementados para aplicaciones y agentes locales en dispositivos.

Escenarios de IA generativa

Entre los usos comunes de la ia generativa se incluyen:

• Implementación de agentes de inteligencia artificial que ayudan a los usuarios humanos a proporcionar información o automatizar tareas.
• Crear nuevos documentos u otro contenido (a menudo como punto de partida para un desarrollo iterativo adicional)
• Traducción automatizada de texto entre idiomas.
• Resumen o explicación de documentos complejos.