Avances en IA generativa

Comprender ChatGPT

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Próximamente...

¿Qué nos depara el futuro de la IA generativa?
¿Qué retos hay que superar?

Mejoras en el rendimiento

Contenido más humano
Gestiona mayor complejidad
Mayor fiabilidad

Un gráfico que muestra un rendimiento en constante aumento.

¿Qué impulsa las mejoras?

Grandes modelos lingüísticos (LLM)

Aprende a partir de un enorme conjunto de datos de texto.
Los algoritmos detectan patrones en el texto.
Ajusta el modelo calificando las respuestas.

Los tres componentes clave de un gran modelo lingüístico: los datos de entrenamiento, los algoritmos para detectar patrones en los datos de entrenamiento y un proceso de perfeccionamiento.

¿Qué impulsa las mejoras?

La cantidad de datos de entrenamiento aumentará.

Una pared de ladrillos más grande que representa más datos de entrenamiento.

¿Qué impulsa las mejoras?

La cantidad de datos de entrenamiento aumentará.
Los datos de uso ayudarán al perfeccionamiento

Datos de uso que se utilizan para perfeccionar el modelo.

Crear conjuntos de datos equilibrados

Reto: garantizar que los datos sean de alta calidad y equilibrados

La cantidad de datos dificulta la detección de sesgos antes del entrenamiento.

Objetivo: desarrollar procedimientos más sólidos para mitigar los sesgos.

Un icono que muestra cómo un modelo puede aprender sesgos a partir de los datos que ha visto.

Oportunidades de uso indebido

Tergiversación del contenido generado por IA
Creación de contenido malicioso (por ejemplo, spam)

Intervención de los legisladores:

Las regulaciones podrían ayudar o dificultar el avance de la IA.

Una estatua de la balanza de la justicia.

De generalizado a especializado

ChatGPT es un modelo generalizable.
Los modelos de IA generativa se volverán más especializados.
Ejemplo: un modelo diseñado específicamente para escribir código largo y complejo.

Un ejemplo del uso de ChatGPT para generar código para extraer una tabla de un sitio web.

Otros tipos de IA generativa

Los tres componentes clave de un gran modelo lingüístico: los datos de entrenamiento, los algoritmos para detectar patrones en los datos de entrenamiento y un proceso de perfeccionamiento.

¹ DALL-E 3

¡IA para todos!

La accesibilidad es clave para el éxito de ChatGPT
Democratización de las herramientas de IA
- Todos deberían beneficiarse de la tecnología.

Una selección de personas de diferentes culturas que podrían beneficiarse de las herramientas de IA.

¡Vamos a practicar!

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