Explorando el Universo IA: cómo las tecnologías colaboran como un Sistema Solar.
A continuación, exploraremos cómo cada uno de estos elementos juega un papel crucial en el funcionamiento de la IA.
Los Planetas y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
El Planeta Tierra representa a los modelos de lenguaje grande o ‘large language models’ (LLMs), los más avanzados y versátiles en el ámbito del procesamiento de lenguaje natural o ‘natural language processing’ (NLP), hoy en día.
Estos modelos son como enciclopedias masivas, entrenadas con millones de textos, capaces de realizar múltiples tareas relacionadas con el lenguaje, como responder preguntas y generar contenido coherente.
Además, evolucionan constantemente.
Modelos Generativos
El Planeta Marte equivale a los modelos generativos de imágenes, video y audio, como los utilizados en los aplicativos de IA Midjourney, Runway, ElevenLabs, o Suno.
Estos modelos convierten texto en imágenes, videos, música o voces a partir de instrucciones simples – prompts-, como un escritor que desarrolla una idea en un libro.
Sin embargo, para que estos modelos funcionen de manera eficiente, dependen de una fuente de poder más avanzada:
las redes neuronales que residen en el Planeta Júpiter.
Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales
El Planeta Júpiter, el más grande de nuestro sistema solar, representa el aprendizaje profundo o ‘deep learning’ (DL), basado en redes neuronales, un conjunto de algoritmos inspirados en cómo funciona el cerebro humano. Estas redes, formadas por capas de ‘neuronas’ artificiales, procesan datos, aprenden a reconocer patrones, y mejoran con el uso de grandes volúmenes de datos (Big Data).
Las redes neuronales trabajan junto a algoritmos avanzados como los ‘transformers’ y las redes neuronales convolucionales (CNNs), y permiten realizar tareas cada vez más complejas.
Sin el DL, otros planetas como los modelos generativos o los sistemas LLMs no podrían funcionar de manera precisa y eficiente.
La Atmósfera y el NLP
El NLP es un conjunto de técnicas y modelos que permiten a las máquinas entender y generar lenguaje humano en texto o voz, facilitando la interacción natural entre humanos y máquinas.
El NLP actúa como una atmósfera que envuelve a los distintos planetas, facilitando técnicas como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la comprensión de texto y la interacción conversacional.
Pero sin el Sol (núcleo de algoritmos fundamentales), los planetas no podrían funcionar correctamente, no ocurriría el intercambio de información entre tecnologías.
En definitiva, el NLP ‘filtra’ o ‘traduce’ el lenguaje natural para que otras tecnologías lo utilicen permitiendo a otros planetas recibir instrucciones en texto y convertirlas en imágenes, video, música o voz.
Las Lunas y los Aplicativos y Herramientas
Orbitando alrededor de estos planetas hay lunas, que representan aplicaciones específicas como chatbots, traductores, generadores de imágenes –Midjourney, NewArc.ai, Magnific, Runway, Luma, Leonardo AI, Basedlabs, Suno, ElevenLabs, etc.-
Estas aplicaciones utilizan los modelos y tecnologías del planeta que orbitan para ofrecer funciones concretas a los usuarios.
El Sol, las Estrellas y los Algoritmos Fundamentales
En el centro del sistema solar está el Sol, que simboliza los algoritmos fundamentales, como las redes neuronales y los transformers. Estos proporcionan la energía
-capacidad de procesamiento y aprendizaje profundo- necesaria para que los modelos LLMs, los Modelos Generativos y aplicativos de IA como Chat GPT, Midjourney, Suno, o cualquier otra, funcionen.
Las tecnologías de la IA trabajan juntas en perfecta coordinación, como un sistema solar donde cada elemento tiene un rol clave.
Desde entender y procesar el lenguaje hasta crear imágenes, video, música y voces, cada ´planeta´ contribuye a la generación de nuevos medios y a la evolución continua de la IA. Comprender estas dinámicas no solo nos ayuda a comprender mejor el pasado del Universo de la IA.
Este conocimiento tiene el potencial de refinar los modelos de la IA y guiar la investigación ‘astronómica’ futura, hacia nuevos estadios mejores y mayores.
Por ejemplo, en la actualidad se pone en duda la sostenibilidad de los LLMs. Un estudio del MIT revela que, a medida que los modelos se hacen más grandes y sofisticados, aumentan sus costos de entrenamiento y la complejidad de su mantenimiento. Por ello, se habla ya de nuevo modelos de lenguaje avanzados o verticales, más pequeños pero mejor enfocados. ¿Esto significa que la Inteligencia Artificial generativa no tiene futuro?
Para nada.
Los investigadores ya están abriendo nuevos caminos, buscando formas más eficientes y sostenibles de entrenar modelos de IA.
El viaje por este universo de la IA apenas ha comenzado, y cada descubrimiento nos llevará a horizontes que apenas podemos imaginar.
La próxima frontera en la IA está cerca, y será fascinante ver hasta dónde llegaremos.
15 Octubre ’24 I Felipe
