Entiende los fundamentos de la IA: Prompt, modelo, IA generativa

La comprensión de los conceptos fundamentales asociados con la inteligencia artificial es crucial para poder utilizar estas tecnologías de manera efectiva. En este contexto, abordaremos términos clave como "Prompt", "Modelo" y "IA Generativa". La explicación se dará en un lenguaje claro y sencillo, para que puedas obtener una visión general de inmediato. Además, tendrás una demostración en vivo en ChatGPT y Midjourney que te mostrará cómo aplicar prácticamente estos términos.

Principales conclusiones

• Un prompt es el texto que introduces en una herramienta de IA para recibir una respuesta.
• Un modelo es un sistema de IA entrenado que ha aprendido a realizar tareas específicas.
• La IA generativa crea nuevos contenidos como textos, imágenes y música basados en tus prompts.

Importancia de un prompt

El término "prompt" es crucial cuando se trabaja con inteligencia artificial. Imagina que estás en un restaurante y le das tu pedido al camarero. Tu prompt, en este caso, es el pedido que le transmites a la IA. La definición es simple: un prompt es el texto que introduces para obtener algún tipo de respuesta o salida de la IA.

Por ejemplo, si pides en ChatGPT un post de Instagram sobre consejos para trabajar desde casa, ese es tu prompt. Cuanto más claro y preciso lo formules, mejor será el resultado. Un prompt general como "trabajo desde casa" es demasiado vago, mientras que un prompt específico como "Redacta un post de Instagram informal con cinco consejos para trabajar de forma ergonómica desde casa" es mucho más efectivo.

El modelo

Pasemos al siguiente término: el modelo. Un modelo es el corazón de la IA y, en cierto modo, el motor que procesa tus prompts. Es un sistema de IA entrenado que ha sido alimentado con grandes cantidades de datos, que incluyen libros, páginas web y muchas otras fuentes.

El funcionamiento se determina a través de parámetros y una interfaz. Los parámetros son los miles de millones de valores que el modelo aprende durante el entrenamiento. Cuando introduces tu prompt, el modelo utiliza estos parámetros para generar una salida adecuada. Por ejemplo, ChatGPT es un modelo de lenguaje que ha aprendido a comprender la estructura y el significado del lenguaje y a formar nuevas oraciones.

IA Generativa

Cuando hablamos de IA generativa, nos referimos a sistemas capaces de generar nuevos contenidos. Estos pueden ser textos, imágenes, audio e incluso música. Los modelos de IA generativa crean resultados creativos basados en prompts. A diferencia de la "IA de reconocimiento", que solo analiza, la IA generativa produce nuevos datos y textos que no existían previamente.

Un ejemplo: ChatGPT puede redactar textos, mientras que Midjourney puede generar imágenes a partir de descripciones. Estas tecnologías varían significativamente en sus capacidades y aplicaciones, por lo que entender los términos es crucial para seleccionar la tecnología adecuada para tu proyecto.

Más términos importantes

Otro aspecto importante son términos como entrenamiento e inferencia.

• El entrenamiento es el proceso laborioso en el que un modelo aprende.
• La inferencia se refiere al proceso en el que el modelo entrenado ofrece respuestas a tus prompts.

Además, hay parámetros y hiperparámetros: los parámetros son los valores que un modelo aprende durante el entrenamiento, mientras que los hiperparámetros son las configuraciones que se definen antes del entrenamiento, como la tasa de aprendizaje y la cantidad de datos.

El concepto de ajuste fino también es esencial. Se refiere a la reentrenamiento de un modelo existente sobre datos específicos para optimizar su rendimiento en aplicaciones particulares, como en la detección de imágenes médicas o textos legales.

Aplicación de la IA en la práctica

Ahora llegamos a la aplicación práctica de todos estos conceptos teóricos. Empecemos generando un prompt simple. Escribamos un correo electrónico a un cliente en el que le hagamos una oferta para la gestión de redes sociales.

Un prompt simple podría ser así: "Escribe un correo electrónico a un cliente con una oferta para la gestión de redes sociales". Sin embargo, esto aún no es óptimo. Ahora optimicemos este prompt. Lo formularemos de manera más precisa y añadiremos información específica, como el nombre del cliente y detalles sobre la oferta.

Un prompt optimizado podría ser: "Redacta un correo electrónico amable y profesional a [nombre del cliente], presentando una oferta para la gestión mensual de redes sociales, incluyendo tres publicaciones por semana. Destaca el valor añadido y pide retroalimentación."

Con este prompt específico, obtendremos un resultado mucho mejor, adaptado a las necesidades del cliente. Así, los textos para el correo electrónico al cliente ya están creados.

Ahora necesitamos una imagen de encabezado adecuada para nuestro correo electrónico. Aquí utilizamos Midjourney y también introducimos un prompt preciso para generar la imagen.

Anteriormente, el uso de Midjourney estaba limitado a servidores de Discord, pero ahora existen interfaces amigables que simplifican el proceso. Puedes generar tu imagen simplemente describiendo el contenido deseado, y se creará el resultado.

Resumen – Explicación de términos de IA de forma sencilla: Prompt, Modelo y IA Generativa

Un prompt es la entrada, y cuanto más preciso, mejor será el resultado. El modelo actúa como un motor de aprendizaje con miles de millones de parámetros, mientras que la IA generativa crea contenidos en varios formatos. Una mejor comprensión de términos como "entrenamiento", "inferencia" y "ajuste fino" te ayuda a optimizar y aplicar los sistemas de manera efectiva. En la demostración en vivo, viste cómo se puede perfeccionar un ejemplo simple para lograr resultados precisos y efectivos.

Si tienes preguntas, estoy a tu disposición. Supongo que ahora tienes una comprensión clara de los conceptos centrales de la IA. En el siguiente capítulo nos centraremos en el diseño de prompts, donde aprenderás cómo estructurar tus prompts de manera que las salidas de tu IA sean adecuadas desde el principio.