La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede crear nuevos contenidos e ideas, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música, utilizando algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes y luego generar contenido nuevo y único.
La IA generativa usa modelos básicos, es decir, grandes modelos de IA, que pueden realizar varias tareas a la vez y realizar tareas listas para usar, como resúmenes, preguntas y respuestas, clasificación, etc. Además, al llevar a cabo una preparación mínima, los modelos de base se pueden adaptar a casos prácticos concretos con muy pocos datos de ejemplo. La IA generativa se divide en dos categorías principales, supervisada y no supervisada.
IA generativa supervisada: Esta categoría utiliza un conjunto de datos de contenido etiquetado para aprender a generar contenido similar. Por ejemplo, un modelo de IA generativa supervisada podría aprender a generar imágenes de perros después de ser entrenado con un conjunto de datos de imágenes de perros etiquetadas.
IA generativa no supervisada: Esta categoría utiliza un conjunto de datos de contenido sin etiquetar para aprender a generar contenido nuevo. Por ejemplo, un modelo de IA generativa no supervisada podría aprender a generar imágenes de animales después de ser entrenado con un conjunto de datos de imágenes de animales sin etiquetar.
Esta forma de inteligencia artificial usa un modelo de aprendizaje automático para aprender los patrones y las relaciones de un conjunto de datos de contenido creado por personas. A continuación, utiliza los patrones aprendidos para generar contenido. En la próxima publicación veremos cómo funciona esto y qué gama de aplicaciones prácticas incluye.
No hay comentarios:
Publicar un comentario