Términos de IA explicados de manera sencilla: Desde Prompt hasta IA Generativa

¡Sumérgete en el emocionante mundo de la Inteligencia Artificial! En esta guía aprenderás cuáles son los términos centrales que deberías conocer para aprovechar al máximo el potencial de las herramientas de IA. Ya seas un principiante o estés un poco más familiarizado con el tema, las explicaciones claras sobre términos como “Prompt”, “modelo” y “IA generativa” te ayudarán a profundizar tu conocimiento. Como si eso no fuera suficiente, al final también obtendrás una visión práctica sobre la aplicación de estos términos con una demostración en vivo.

Conclusiones más importantes

• Un prompt es la solicitud que envías a la IA. Cuanto más precisa sea, mejor será la respuesta.
• Un modelo es el sistema de IA entrenado que procesa estas solicitudes.
• La IA generativa es la categoría de IA que es capaz de crear nuevos contenidos.

Guía paso a paso

¿Qué es un prompt?

Un prompt es tu propio pedido a la IA. Imagina que estás en un restaurante y haces tu pedido. En el mundo de la IA, un prompt es el texto que introduces en una herramienta de IA para recibir una respuesta apropiada o un resultado deseado. Por ejemplo: "Escribe una publicación de Instagram sobre consejos para el trabajo desde casa".

Para optimizar la calidad de tus respuestas, debes intentar formular tu prompt de la manera más clara y precisa posible. En lugar de simplemente escribir “trabajo desde casa”, podrías formular un pedido específico, como: “Escribe una publicación de Instagram informal con cinco consejos para trabajar de manera ergonómica en casa”.

¿Qué es un modelo?

El modelo es el corazón de la aplicación de IA. Es el motor que procesa las entradas. Un modelo es un sistema de IA entrenado que ha sido alimentado con enormes cantidades de datos, incluidos libros y páginas web. En esencia, el modelo aprende a reconocer patrones y a realizar tareas como la generación de texto o el reconocimiento de imágenes.

Cada modelo se entrena con miles de millones de parámetros, que ayudan a mapear las relaciones en el texto. Cuando introduces tu prompt, estos parámetros utilizan la información entrenada para generar una salida adecuada. Un ejemplo de ello es ChatGPT-4, un modelo de lenguaje que ha aprendido a entender el lenguaje humano y a formar nuevas oraciones.

IA generativa

La IA generativa se refiere a los sistemas de IA que son capaces de crear nuevos contenidos, ya sea en forma de texto, imágenes, música o audio. A diferencia de las llamadas IA de reconocimiento, que analizan datos existentes, una IA generativa produce nuevos datos que no existían previamente. Se basa en información aprendida anteriormente y te da la posibilidad de trabajar de manera creativa.

Algunas aplicaciones conocidas son ChatGPT, que genera textos, DALL-E y Midjourney, que crean imágenes a partir de descripciones, y Jukebox de OpenAI, que puede componer piezas musicales completas. Esto abre emocionantes posibilidades en la creación creativa y la generación de contenido.

Entrenamiento e inferencia

¿Cuál es la diferencia entre entrenamiento e inferencia? Son dos procesos centrales en el desarrollo de IA. El entrenamiento es el costoso proceso en el que el modelo aprende. Durante éste, el modelo es alimentado con enormes conjuntos de datos y optimizado. La inferencia, en cambio, se refiere al momento en que el modelo entrenado responde a tus prompts.

Parámetros vs. hiperparámetros

En IA se distingue entre parámetros e hiperparámetros. Los parámetros son los valores que el modelo aprende durante el entrenamiento, mientras que los hiperparámetros son establecidos de antemano para controlar el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, determinan cuán rápido se entrena un modelo con respecto a un conjunto de datos.

Conjunto de datos y Fine-Tuning

Un conjunto de datos es la cantidad total de datos con la que se entrena un modelo. Los contenidos pueden consistir en textos, imágenes, audio y muchas otras fuentes. Es importante mencionar también el Fine-Tuning, que es el ajuste específico de un modelo con datos específicos para casos de uso particulares.

Un ejemplo de Fine-Tuning sería un modelo que ha sido entrenado específicamente en textos legales o médicos, de modo que trabaja excepcionalmente bien en ese campo particular.

Aplicación práctica

Con el conocimiento adquirido sobre prompts, modelos e IA generativa, ahora puedes formular solicitudes específicas y de alta calidad a aplicaciones de IA. El siguiente ejemplo muestra cómo convertir un prompt simple en un prompt efectivo para obtener mejores resultados.

Primero, usa un prompt simple: “Escríbeme un correo electrónico a un cliente con una oferta de redes sociales”. Este es muy general y probablemente no proporcionará resultados adecuados.

Ahora optimizamos el prompt: “Formula una E-mail amigable y profesional a [nombre del cliente], en la que ofrezcas una propuesta para la gestión mensual de redes sociales con tres publicaciones por semana. Resalta el valor añadido y solicita comentarios.” A través de esta especificación, obtendrás un resultado considerablemente mejorado.

Si deseas visualizar la oferta, puedes usar Midjourney para crear una imagen de encabezado apropiada. Esto puede ayudar a hacer que el correo electrónico sea más atractivo y presentar el contenido de manera atractiva para el destinatario.

Resumen - Asistentes de ChatGPT: Definición de términos de IA explicados de manera sencilla

En esta guía has aprendido qué es un prompt, cómo funcionan los modelos y qué significa la IA generativa. Ahora conoces las diferencias entre entrenamiento e inferencia, así como entre parámetros e hiperparámetros. Además, has comprendido la importancia de los conjuntos de datos y del Fine-Tuning. La aplicación práctica de los términos te muestra cómo puedes hacer tus solicitudes a la IA de manera más eficiente y obtener resultados de alta calidad.