LaMDA, GPT y más… Hoy en día, todo el mundo habla de los modelos de IA y de lo que son capaces de hacer. ¿A qué se debe este revuelo? El uso de modelos de IA se está expandiendo rápidamente en todas las industrias. La capacidad de la IA para encontrar soluciones a problemas difíciles con una mínima intervención humana es un importante argumento de venta de la tecnología. Varias empresas han tenido éxito al adoptar la IA para aumentar la productividad, optimizar las operaciones y mejorar el servicio al cliente que brindan. Pero, ¿sabe qué significan exactamente los modelos de IA?
La inteligencia artificial (IA) es un término amplio que abarca la capacidad de las computadoras y las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como razonamiento, aprendizaje, toma de decisiones y resolución de problemas. La IA se puede aplicar a diversos dominios e industrias, como la atención médica, la educación, las finanzas, el entretenimiento y más, según su modelo de IA.
En este artículo, explicaremos todo lo que necesitas saber sobre los modelos de IA, como cuáles son los mejores, sus tipos y cómo elegirlos. Pero primero, comencemos desde abajo para entender mejor en qué punto nos encontramos actualmente en la era de la IA.
Indice
¿Qué es un modelo de IA?
Los modelos de inteligencia artificial (IA) son los componentes básicos de los algoritmos de aprendizaje automático modernos que permiten a las máquinas aprender y realizar tareas complejas. Estos modelos están diseñados para replicar las funciones cognitivas del cerebro humano, lo que les permite percibir, razonar, aprender y tomar decisiones basadas en datos. Cuando se les proporciona una cantidad suficiente de datos, el modelo puede extraer ciertas inferencias y hacer predicciones. En pocas palabras, si hay superhéroes en los datos con los que se entrena el modelo de IA, se puede averiguar quién ganará si Thor y Superman pelean.
Un modelo de IA es una parte fundamental de la inteligencia artificial. Para aprender a realizar una actividad determinada, como el reconocimiento facial, la detección de correo no deseado o la recomendación de productos, un modelo de inteligencia artificial necesita un conjunto de datos. Las imágenes, el texto, la música y los números son solo algunas de las muchas formas de datos que se pueden utilizar para entrenar un modelo de IA.
Los datos de entrenamiento se refieren a los datos utilizados para entrenar un modelo de IA y, comúnmente, existen tres técnicas para ello:
Aprendizaje supervisado
El modelo de IA aprende a partir de datos etiquetados, lo que significa que cada punto de datos tiene un valor de salida o objetivo conocido.
Aprendizaje no supervisado
El modelo de IA aprende a partir de datos no etiquetados, lo que significa que no existe un resultado o valor objetivo conocido para cada punto de datos. El modelo de IA intenta encontrar patrones o estructuras en los datos sin ninguna guía.
Aprendizaje por refuerzo
El modelo de IA aprende de sus propias acciones y de la retroalimentación del entorno. El modelo de IA intenta maximizar una recompensa o minimizar una penalización explorando diferentes acciones y resultados.
Un modelo de IA aprende de los datos de entrenamiento al encontrar patrones y relaciones entre los puntos de datos. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría aprender a identificar características como ojos, nariz, boca y orejas a partir de miles de imágenes de rostros humanos. El proceso de encontrar patrones y relaciones a partir de los datos se denomina aprendizaje o entrenamiento.
Se puede evaluar el desempeño de un modelo de IA en la tarea para la que fue entrenado utilizando otro conjunto de datos que es diferente de los datos de entrenamiento. Este conjunto de datos se denomina datos de prueba o datos de validación.
Los datos de prueba se utilizan para medir la precisión, exactitud, capacidad de recuperación u otras métricas del modelo de IA. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría probarse para ver cuántos rostros puede identificar correctamente a partir de un nuevo conjunto de imágenes.
Un modelo de IA se puede implementar o utilizar para realizar la tarea para la que fue entrenado con datos nuevos que no ha visto antes. Este conjunto de datos se denomina datos de inferencia o datos de producción. Los datos de inferencia se utilizan para generar resultados o predicciones a partir del modelo de IA. Por ejemplo, un modelo de IA que reconoce rostros podría utilizarse para desbloquear un teléfono inteligente verificando el rostro del usuario.
Importancia de los modelos de IA
La importancia de los datos y la IA en las empresas está aumentando rápidamente. Para dar sentido a las enormes cantidades de datos que se producen, las empresas recurren cada vez más a modelos de IA. Cuando se aplican a situaciones del mundo real, los modelos de IA pueden hacer cosas que llevarían demasiado tiempo o serían demasiado complejas para las personas, como:
Recopilación de datos
Cuando los competidores no tienen acceso a los datos o tienen un acceso limitado a ellos, o cuando es difícil obtenerlos, la capacidad de recopilar datos para el entrenamiento es de suma importancia. Las empresas pueden utilizar los datos para entrenar modelos de IA y volver a entrenarlos (mejorándolos) de forma continua.
Generación de resultados
Con una red generativa antagónica, por ejemplo, un modelo puede producir nuevos datos que sean análogos a los datos de entrenamiento (GAN). Los modelos de IA generativa que se encuentran actualmente en desarrollo permiten la creación de imágenes tanto artísticas como fotorrealistas (como DALL-E 2).
Comprender conjuntos de datos masivos
En la inferencia de modelos, los datos de entrada se utilizan para predecir el resultado. Para ello, el método de modelos se aplica a datos que el modelo nunca ha «visto» antes, ya sean datos nuevos o datos sensoriales en tiempo real.
Automatizar tareas
Los modelos de IA se incorporan a los pipelines para su uso en el mundo comercial. La entrada de datos, el procesamiento y la presentación final son todos componentes de un pipeline y pueden automatizarse gracias a su modelo de IA.
¿Estás confundido? No te preocupes, ¡es bastante natural! La IA es un campo de investigación enorme. Por eso, los investigadores clasificaron los modelos de IA en varios tipos para comprenderlos mejor.
Tipos de modelos de IA
Los modelos de IA se pueden clasificar en distintos tipos según la complejidad o la arquitectura que utilicen. Algunos de los tipos más comunes son:
- Regresión lineal
- Redes neuronales profundas
- Regresión logística
- Árboles de decisión de IA
- Análisis discriminante lineal
- Bayes ingenuo
- Máquinas de vectores de soporte
- Aprendiendo cuantificación vectorial
- K-vecinos más cercanos
- Bosque aleatorio
¿Qué significan? ¡Profundicemos y aprendamos más sobre ellos!
Regresión lineal
El modelo de IA utiliza una función matemática simple que relaciona los datos de entrada con los datos de salida mediante una relación lineal. Por ejemplo, un modelo de IA que predice los precios de las viviendas podría utilizar una función lineal que tenga en cuenta factores como el tamaño, la ubicación y otros.
Redes neuronales profundas
Las redes neuronales profundas (DNN) son un modelo común de IA/ML que es esencialmente una ANN con numerosas capas (ocultas) entre las capas de entrada y salida.
También se basan en componentes interconectados llamados neuronas artificiales, y la red neuronal del cerebro humano los inspira.
Muchos campos utilizan modelos DNN, como aquellos que tratan el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Regresión logística
En la regresión logística, la variable X es binaria (verdadero/falso, presente/ausente) y la variable Y es el resultado del proceso de mapeo.
Árboles de decisión de IA
Esta metodología de IA no solo es fácil de entender, sino que también es muy eficaz. La información de decisiones anteriores se analiza a través del árbol de decisiones. A menudo, estos árboles se adhieren a una estructura elemental de si/entonces. Si preparas un sándwich para el almuerzo en lugar de comprarlo, por ejemplo, puedes ahorrar dinero.
Tanto las cuestiones de regresión como las de clasificación se pueden resolver con árboles de decisión. Además, los primeros tipos de análisis predictivo se basaban en árboles de decisión básicos.
Análisis discriminante lineal (LDA)
Un solo árbol de decisiones puede ser un modelo de IA eficaz, pero ¿qué puede lograr un bosque de ellos? Se combinan varios árboles de decisiones en un bosque aleatorio. Todos los árboles de un bosque de decisiones devuelven su propio resultado o decisión, que posteriormente se promedia. El pronóstico o la conclusión final son más confiables debido a los resultados combinados.
Cuando se trabaja con un conjunto de datos enorme, el modelo de IA de bosque aleatorio realmente destaca. Con este enfoque se pueden abordar tanto los problemas de regresión como los de clasificación. El uso de modelos de bosque aleatorio ha sido crucial en el desarrollo de la analítica predictiva moderna.
Bayes ingenuo
Naive Bayes es un método de clasificación que no hace suposiciones sobre las conexiones entre las entradas.
Máquinas de vectores de soporte
Para clasificar los datos con mayor precisión, los métodos de máquinas de vectores de soporte crean una partición (un hiperplano).
Aprendiendo la cuantificación vectorial (LVQ)
Al utilizar la cuantificación vectorial de aprendizaje, el modelo convergerá como puntos de datos en prototipos, de forma muy similar a como lo hace el vecino más cercano k al evaluar la distancia entre puntos de datos individuales.
K-vecinos más cercanos
Tanto para tareas de regresión como de clasificación, el modelo K-nearest Neighbors (kNN) proporciona una solución de aprendizaje automático supervisada sencilla. Esta técnica se basa en el concepto de que la información relacionada tiende a agruparse.
Una desventaja clave de este enfoque sólido es que se vuelve cada vez más lento a medida que se agregan más datos.
Bosque aleatorio
Un modelo de aprendizaje por conjuntos, Random Forest, puede aplicarse tanto a tareas de regresión como de clasificación. Utiliza una técnica de bagging para combinar los resultados de numerosos árboles de decisión antes de realizar una predicción final.
Para reducir la complejidad, construye un “bosque” de árboles de decisión que se entrenaron individualmente en subconjuntos separados de datos antes de combinar los hallazgos para hacer predicciones más precisas.
Los modelos de IA son herramientas poderosas que pueden mejorar las capacidades humanas y abrir nuevas posibilidades en diversos dominios e industrias. Sin embargo, también plantean desafíos y riesgos, como cuestiones éticas, sesgo, privacidad, seguridad, explicabilidad y rendición de cuentas. Por lo tanto, es importante comprender cómo funcionan, cómo se pueden usar de manera responsable y cuáles usar.
Desarrollo de modelos de IA de código abierto
A medida que la influencia de la IA se ha disparado, también lo ha hecho la comunidad de ciencia de datos y aprendizaje automático. Varios de los modelos de IA más populares en la actualidad son desarrollados, mantenidos y utilizados por una enorme comunidad de colaboradores de código abierto. Estos modelos están disponibles gratuitamente para el público, lo que, a su vez, ayuda a democratizar el acceso a la tecnología de IA de vanguardia.
Puedes encontrar y probar fácilmente modelos de IA que cubren una amplia gama de tareas, incluido el procesamiento del lenguaje natural (PLN) , la visión artificial , el aprendizaje de refuerzo y más.
Algo destacable de los modelos de IA es su transparencia, capacidad de personalización y flexibilidad. Gracias a las contribuciones de la comunidad global de IA, estos modelos de IA de código abierto se someten a un continuo perfeccionamiento y mejora, incorporando los últimos avances en investigación de IA y las mejores prácticas en tiempo real.
Algunos de los modelos de IA de código abierto más populares incluyen:
- You Only Look Once (YOLO)
- Pytorch and TensorFlow
- Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
- Generative Pre-trained Transformer (GPT)
- Residual Neural Network (ResNet)
Implementar un modelo de IA
Para implementar y ejecutar un modelo de IA, se necesita un dispositivo informático o un servidor que proporcione una gran capacidad de procesamiento y almacenamiento. Los marcos de trabajo de ML como TensorFlow, PyTorch o Caffe2 permiten ejecutar un modelo de IA con unas pocas líneas de código. Si bien la creación de prototipos es sencilla, la gestión de los procesos de IA y los recursos informáticos a escala es muy compleja y requiere infraestructuras sofisticadas. Es por eso que la mayoría de los proyectos de IA no logran pasar de la fase de PoC.
Existe una variedad de hardware de IA adecuado para diferentes tareas. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se utilizan ampliamente para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia (NVIDIA Jetson ). Las unidades centrales de procesamiento (CPU) se utilizan principalmente para inferencia, pero también para cargas de trabajo de entrenamiento (por ejemplo, Intel Xeon). Los coprocesadores y aceleradores de IA incluyen Intel VPU , Google Coral TPU y Qualcomm NPU.
En los primeros tiempos, la nube era la única forma de proporcionar suficientes recursos informáticos para las cargas de trabajo de IA. Entre las plataformas alojadas para implementar modelos de IA se incluyen Viso Suite, Hugging Face, Google Colab o Amazon SageMaker.
En los últimos años, un nuevo paradigma llamado Edge Computing ha hecho posible implementar modelos en el borde de la red (Edge AI). La ejecución de modelos de IA en el Edge permitió crear aplicaciones del mundo real que son más eficientes, privadas y robustas.
Esta tendencia se ve acelerada por los avances en el aprendizaje profundo que llevaron a que los marcos de modelos se volvieran mucho más livianos, más pequeños y más rápidos (los modelos optimizados para Edge incluyen TensorFlow Lite o YOLOv7 Lite). Estos modelos de IA requieren hardware varias veces más barato para ejecutarse, lo que genera inmensas ventajas de coste.
Los mejores modelos de IA
Es importante tener en cuenta que se emplean varios modelos de IA para diversas tareas, como generación de texto, generación de imágenes y más, y estos son algunos de los mejores:
- GPT4
- MT-NLG
- LaMDA
- Chinchilla IA
- Llama
- DALL-E 2
- Stable Diffusion
- Midjourney v5
Los mejores modelos de IA son capaces de procesar grandes cantidades de datos con rapidez y precisión.
Veamos brevemente sus propósitos con más detalle.
GPT4
GPT-4 es el último y más avanzado sistema de inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural de OpenAI. Se trata de una red neuronal profunda que puede generar textos coherentes y diversos sobre cualquier tema, a partir de algunas palabras clave o una indicación. Es uno de los mejores modelos de IA.
Se basa en la arquitectura de transformadores y utiliza un mecanismo de autoatención a gran escala para aprender de miles de millones de palabras de datos de texto. GPT-4 puede realizar varias tareas, como resumir textos, responder preguntas, generar textos, traducirlos y más. Los mejores modelos de IA pueden aprender de la experiencia y adaptarse a las condiciones cambiantes.
MT-NLG
Los 530 mil millones de parámetros que componen el modelo de generación de lenguaje natural Megatron-Turing (MT-NLG) lo convierten en uno de los modelos de idioma inglés de transformador monolítico más avanzados construidos hasta ahora.
En comparación con los modelos de última generación anteriores, este MT-NLG basado en transformadores de 105 capas funciona mejor en escenarios de cero, uno y pocos intentos. Supera a otros sistemas en una variedad de tareas de lenguaje natural, incluidas la predicción de finalización, la comprensión de lectura, el razonamiento de sentido común, las inferencias de lenguaje natural, la desambiguación del significado de las palabras, etc. Los mejores modelos de IA pueden hacer predicciones con un alto grado de precisión.
LaMDA
LaMDA es “el modelo de lenguaje” al que la gente le teme. Después de que un empleado de Google creyera que LaMDA era consciente, la IA se convirtió en tema de discusión debido a la impresión que daba en sus respuestas. Además, el ingeniero planteó la hipótesis de que LaMDA, al igual que los humanos, expresa sus ansiedades a través de la comunicación. Impulsó el asesino de ChatGPT de Google, Bard AI.
En primer lugar, se trata de un método estadístico para predecir las siguientes palabras de una serie basándose en las anteriores. La innovación de LaMDA reside en el hecho de que puede estimular el diálogo de una manera más flexible que la que permiten las respuestas basadas en tareas. Para que la conversación pueda fluir libremente de un tema a otro, un modelo de lenguaje conversacional debe estar familiarizado con conceptos como la intención del usuario multimodal, el aprendizaje por refuerzo y las sugerencias.
Chinchilla IA
DeepMind de Chinchilla AI es una opción popular para un modelo de lenguaje grande y ha demostrado ser superior a sus competidores. En marzo de 2022, DeepMind lanzó Chinchilla AI. Funciona de manera análoga a la de otros modelos de lenguaje grandes como GPT-3, Jurassic-1, Gopher y Megatron-Turing NLG. No obstante, el principal atractivo de Chinchilla AI es que se puede crear por el mismo coste previsto que Gopher y, sin embargo, emplea menos parámetros con más datos para brindar, en promedio, resultados un 7 % más precisos que Gopher.
Es uno de los mejores modelos de IA.
LLaMA
¡Conoce el último modelo de lenguaje de gran tamaño! El modelo LLaMA se desarrolló para ayudar a los investigadores y desarrolladores a examinar el potencial de la inteligencia artificial en áreas como la respuesta a preguntas y el resumen de documentos.
Se ha publicado un nuevo modelo desarrollado por el equipo de Investigación Fundamental sobre IA (FAIR) de Meta, en el que tanto empresas tecnológicas consolidadas como empresas emergentes bien financiadas compiten para alardear de sus avances en inteligencia artificial (IA) e incorporar la tecnología a sus ofertas comerciales.
Las empresas están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de los mejores modelos de IA para obtener una ventaja competitiva.
DALL-E 2
Para generar imágenes digitales a partir de descripciones escritas, OpenAI desarrolló los modelos de aprendizaje automático DALL-E 2. La nueva empresa especializada en IA Open AI lo diseñó para que fuera una herramienta generativa, capaz de generar obras de arte originales en lugar de limitarse a modificar las ya existentes. Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes.
Los mejores modelos de IA suelen ser el resultado de la colaboración entre equipos de expertos de diferentes campos.
Stable Diffusion
Es un generador de arte de IA de código abierto lanzado el 22 de agosto por Stability AI. Stable Diffusion está escrito en Python y su tipo es el modelo de lenguaje transformer. Puede funcionar en cualquier sistema operativo que admita kernels Cuda.
Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes.
Midjourney v5
Es el último modelo del popular programa de arte con IA. Las imágenes de alta calidad de Midjourney y su estilo artístico único lo han convertido en un popular generador de texto a imagen con IA. El programa toma la entrada del usuario a través de comandos de bot de Discord y luego crea una imagen basada en las palabras ingresadas.
Es uno de los mejores modelos de IA para la generación de imágenes.
¿Cómo elegir el modelo de IA adecuado para tu negocio?
La inteligencia artificial (IA) está transformando todas las industrias y sectores, desde la atención sanitaria hasta las finanzas, desde la educación hasta el entretenimiento. Pero, ¿cómo saber qué modelo de IA es el más adecuado para tu problema empresarial específico?
En esta publicación del blog, brindaremos algunas pautas y consejos sobre cómo elegir el modelo de IA adecuado para tu caso de uso.
Para elegir el modelo de IA adecuado para el problema de tu negocio, debes considerar los siguientes factores:
El tipo y la cantidad de datos que tienes
Los distintos modelos de IA requieren distintos tipos y cantidades de datos para entrenarse y funcionar bien. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado necesitan una gran cantidad de datos etiquetados, cuya obtención puede resultar costosa y llevar mucho tiempo. Los modelos de aprendizaje no supervisado pueden funcionar con datos no etiquetados, pero es posible que no produzcan resultados significativos si los datos son ruidosos o irrelevantes. Los modelos de aprendizaje de refuerzo necesitan muchas interacciones de prueba y error con un entorno, lo que puede resultar difícil de simular o replicar en la vida real.
La complejidad y especificidad de tu problema
Los distintos modelos de IA tienen distintos niveles de complejidad y especificidad. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado pueden ser muy precisos y exactos para problemas bien definidos, como la clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos. Los modelos de aprendizaje no supervisado pueden ser más flexibles y generalizables para problemas complejos o ambiguos, como la detección de anomalías o la segmentación de clientes. Los modelos de aprendizaje de refuerzo pueden ser muy adaptables y creativos para problemas dinámicos o interactivos, como los juegos o la navegación de robots.
El equilibrio entre velocidad y precisión
Los distintos modelos de IA tienen diferentes equilibrios entre velocidad y precisión. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje supervisado pueden ser muy rápidos y precisos una vez entrenados, pero pueden requerir mucho tiempo y muchos recursos para entrenarlos. Los modelos de aprendizaje no supervisado pueden ser muy rápidos y eficientes de entrenar, pero pueden no ser muy precisos o confiables en algunos casos. Los modelos de aprendizaje de refuerzo pueden ser muy lentos e inestables de entrenar, pero pueden lograr niveles muy altos de rendimiento y optimización a largo plazo.
Como puedes ver, no existe una solución única para elegir el modelo de IA adecuado para tu problema empresarial. Debes comprender el dominio de tu problema, la disponibilidad y calidad de tus datos, tus objetivos y limitaciones de rendimiento, y tu presupuesto y cronograma. También debes experimentar con diferentes modelos de IA y evaluar sus resultados utilizando métricas y criterios adecuados.
El valor de los modelos de IA en los negocios
Los datos y la inteligencia artificial son cada vez más importantes en las empresas. Los datos se generan a un ritmo sin precedentes y las empresas dependen de los modelos de IA para aprovecharlos. Cuando se aplican a problemas del mundo real, los modelos de IA pueden resolver tareas que, de otro modo, serían demasiado difíciles o requerirían demasiado tiempo para que las realizaran los humanos.
Vemos algunas estrategias clave sobre cómo la aplicación de modelos de IA afectará a las empresas:
1. Recopilar datos para entrenar modelos de IA
La capacidad de recopilar datos para el entrenamiento es de suma importancia cuando los competidores no tienen acceso a los datos o tienen un acceso limitado a ellos, o cuando es difícil obtenerlos. Los datos permiten a las empresas entrenar modelos de IA y volver a entrenar (mejorar) continuamente los modelos existentes.
Existen muchas formas de recopilar datos, entre ellas, extraerlos de la web o utilizar sensores o cámaras. En general, el acceso a grandes cantidades de datos permite entrenar modelos de IA de mejor rendimiento y, por lo tanto, desarrollar ventajas competitivas.
2. Generar nuevos datos
Un modelo puede generar nuevos datos similares a los datos de entrenamiento, por ejemplo, mediante una red generativa antagónica (GAN). Los nuevos modelos de IA generativos brindan capacidades de generación de imágenes para crear arte e imágenes fotorrealistas (como DALL-E 2).
Los modelos de IA también se pueden utilizar para generar conjuntos de datos completamente nuevos (datos sintéticos) o aumentar artificialmente los datos existentes (aumento de datos) para entrenar algoritmos más robustos.
3. Analizar datos existentes
La inferencia de modelos es el proceso de utilizar un modelo para predecir el resultado de una entrada determinada. Esto se hace aplicando el algoritmo del modelo a nuevos datos de entrada (datos existentes o datos sensoriales en tiempo real) que el modelo nunca ha «visto» antes y luego interpretando los resultados.
Las aplicaciones prácticas de IA suelen utilizar la inferencia de modelos para “aplicar” un modelo entrenado en tareas comerciales, por ejemplo, para realizar el reconocimiento de personas o la detección y seguimiento de objetos en una transmisión de video.
4. Automatizar tareas.
Para aplicar los modelos de IA en las empresas, se integran en pipelines. Un pipeline consta de varios pasos, que incluyen la adquisición de datos, la transformación, el análisis de datos y la salida de datos.
En las aplicaciones de visión artificial, una secuencia de visión adquiere la secuencia de video y aplica el procesamiento de imágenes antes de introducir imágenes individuales en el modelo DL. Cuando se aplica en la fabricación, por ejemplo, esto se puede utilizar para automatizar la inspección visual o realizar un conteo automático de objetos de botellas en cintas transportadoras.
En general, los modelos de IA pueden ayudar a las empresas a ser más eficientes, competitivas y rentables, al permitirles tomar mejores decisiones basadas en el análisis de datos. En el futuro, es probable que los modelos de IA adquieran aún más importancia en el mundo empresarial, a medida que cada vez más empresas los adopten para obtener una ventaja competitiva.