Dada la constante evolución de la inteligencia artificial (IA), la jerga que la acompaña también genera confusión. Dos de los temas más discutidos hoy en día son la IA Generativa y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Aunque se usan indistintamente en conversaciones populares, no son lo mismo. Conocer las diferencias y compararlas es crucial tanto para profesionales, investigadores como aficionados que trabajan en el campo de la IA. Este artículo explica las diferencias entre estas tecnologías, cómo se comparan y en qué se diferencian.
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¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es una inteligencia artificial capaz de generar contenido nuevo. Este puede estar en formato de texto, imagen, audio, vídeo o incluso código. Lo más fascinante de la IA generativa es que puede crear datos que se asemejan a los generados por humanos. A diferencia de la simple visualización o selección de estadísticas, los modelos de IA generativa producen resultados novedosos, creativos y, por lo general, prácticamente irreconocibles de los generados por humanos. Algunos ejemplos incluyen sintetizadores de imágenes como DALL·E, sintetizadores de vídeo y sintetizadores de música.
¿Qué son los modelos de lenguaje grande (LLM)?
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de inteligencia artificial generativa, ideales para comprender y producir lenguaje humano. Se entrenan con enormes cantidades de datos textuales mediante técnicas de aprendizaje profundo, principalmente modelos transformadores. Su función principal es la predicción de la siguiente palabra, lo que les permite producir párrafos coherentes, responder a consultas, resumir contenido y traducir lenguaje. LLM como la serie GPT de OpenAI, PaLM de Google y LLaMA de Meta son excelentes ejemplos. Si bien los LLM son muy potentes, su ámbito de aplicación se centra principalmente en el lenguaje y el trabajo con textos.
La superposición entre la IA generativa y los LLM
Los LLM son un área de aplicación específica dentro del grupo general de la IA generativa. Es decir, todos los LLM son IA generativa, pero no todos los modelos de IA generativa son LLM. La analogía es similar a la de que los cuadrados son rectángulos, pero no todos los rectángulos son necesariamente cuadrados. Los LLM generan texto con una apariencia humana, mientras que la IA generativa abarca un conjunto más genérico de modalidades. Por ejemplo, un modelo capaz de sintetizar rostros realistas desde el principio (p. ej., StyleGAN) es un LLM que no es una IA generativa. Esto establece una distinción clave para la delimitación precisa de diversas tecnologías de IA.
Estrategias de formación: comparables pero diversas
Tanto los LLM como los demás modelos generativos de IA se basan en el aprendizaje automático, y más específicamente, en el aprendizaje profundo. Sin embargo, emplean diferentes datos de entrenamiento y objetivos. Los LLM se entrenan con enormes conjuntos de datos de texto e intentan predecir la siguiente palabra en contexto. Por otro lado, los modelos de generación de imágenes, como las GAN (Redes Generativas Antagónicas) o los modelos de difusión, se entrenan con datos de imagen y aprenden a reproducir o generar imágenes similares a los datos de entrenamiento. La arquitectura subyacente también varía: los LLM utilizan modelos de transformador, mientras que otros modelos generativos pueden usar redes convolucionales u otras.
Aplicaciones de la IA generativa más allá del lenguaje
Mientras que los LLM revolucionan la generación de contenido, la síntesis y las herramientas de comunicación, la IA generativa eleva aún más el nivel de sus efectos. En medicina, los modelos generativos crean nuevos medicamentos o imágenes médicas para apoyar el diagnóstico. En moda y diseño, la IA diseña nuevos conceptos de productos y moda, e incluso crea planos. En medios y entretenimiento, los modelos generativos producen efectos visuales, deepfakes y contenido de juegos interactivos. Estas actividades generalmente no son lingüísticas y exceden las posibilidades de los LLM, lo que destaca la flexibilidad de la IA generativa.
Casos de uso de LLM basados en texto
Los Modelos de Lenguaje Gigantes (LLM) son una clase única para todas las tareas del lenguaje humano. Se encuentran en el ámbito de los chatbots, los asistentes virtuales y la atención al cliente automatizada. Impulsan software de asistencia para la escritura, software de generación de código de programación, software de resumen de trabajos de investigación y software de análisis de documentos legales. El conocimiento contextual, la sintaxis y la semántica de los LLM son invaluables para las empresas de documentación, comunicación y flujos de trabajo basados en el lenguaje. Esta especialización convierte a los LLM en la herramienta de primera elección para las tareas basadas en el lenguaje natural.
Potencial creativo y limitaciones
Tanto los LLM como la IA generativa poseen un enorme potencial creativo. Los LLM pueden escribir poesía, prosa e incluso imitar la voz de un autor. Los modelos visuales generativos pueden pintar al estilo de Van Gogh o crear retratos realistas de personajes de ficción. Sin embargo, ambos tienen limitaciones. Sus respuestas pueden ser erróneas, sesgadas o carentes de comprensión real. Los LLM, por ejemplo, pueden generar frases factualmente incorrectas pero que parecen plausibles (lo que se conoce como alucinación). De igual manera, los generadores de imágenes a veces generan imágenes distorsionadas o sin relación con el contexto. Es necesario familiarizarse con estas limitaciones para un uso seguro y eficaz.
Consideraciones éticas
Tanto los LLM como la IA generativa han traído consigo desafíos éticos sin precedentes. Los LLM pueden emplearse para generar desinformación, spam o datos engañosos. La IA generativa puede emplearse para crear deepfakes o infringir los derechos de propiedad intelectual de los artistas. La privacidad de los datos también es un problema, ya que estos modelos generalmente se entrenan con datos de acceso público, que pueden incluir datos con derechos de autor o sensibles. Estas cuestiones requieren un uso responsable, un control estricto y la rendición de cuentas en el uso de la IA. Los principios de diseño ético de la inteligencia artificial se aplican a ambos ámbitos, pero la naturaleza del abuso puede variar según la modalidad.
Requisitos de rendimiento y computacionales
Los modelos de IA generativa, así como los LLM, requieren una enorme capacidad computacional durante el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento de un LLM como GPT-4 se mide en miles de millones de parámetros y terabytes de texto, y requiere una gran cantidad de capacidad y energía de la GPU. El entrenamiento de modelos de imágenes de alta definición o generadores de vídeo también es un proceso que puede durar un día o una semana, utilizando costosos clústeres de hardware. Este es un proceso costoso que solo permite su desarrollo a grandes empresas o instituciones de investigación, pero los avances recientes también están haciendo que estos modelos sean más económicos y estén disponibles a largo plazo. La destilación de modelos y los métodos de ajuste fino con datos mínimos minimizan los requisitos de recursos.
Potencial futuro e integración
El futuro de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y integración de IA generativa Se está convirtiendo rápidamente en una realidad. Los modelos multimodales que pueden procesar texto, imagen y audio en paralelo son el camino a seguir. Algunos ejemplos incluyen el modelo de entrada de imagen GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google y los modelos híbridos de imagen y texto de Meta. Estos tipos de modelos combinan los modelos LLM y la IA generativa general, abarcando diversas formas de entrada y salida. A medida que la tecnología avanza, la línea entre los modelos generativos basados en texto y los multimodales se estrechará, ya que los modelos híbridos producirán aplicaciones más avanzadas y sencillas.
Adopción en la industria y casos de uso
Todo tipo de empresas están aplicando los LLM y la IA generativa para obtener ventajas comerciales. Los modelos generativos se utilizan en imágenes de campañas publicitarias, contenido para redes sociales y miniaturas de vídeos publicitarios. LLM como GitHub Copilot facilitan la codificación en el desarrollo de software. Los modelos generativos imitan las tendencias del mercado financiero, y los modelos de lenguaje se generalizan y facilitan el análisis para el cumplimiento normativo. La eficiencia y la capacidad de respuesta de estas dos tecnologías están revolucionando la innovación empresarial, acortando el tiempo de comercialización y habilitando nuevos modelos de interacción con el cliente. Su utilización refleja la creciente aceptación del poder de innovación y productividad de la IA como motor de la transformación empresarial.
Conclusión: complementarios, no competidores
La IA Generativa y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) son dos pilares sobre los que se asienta la investigación actual en IA. Si bien están muy bien integrados, cada uno tiene su propia función y fortalezas distintivas. La IA Generativa tiene un alcance enorme que abarca la generación de contenido en todos los medios, desde la imagen hasta el sonido y la palabra. Los LLM son similares, pero deben abordar problemas propios del lenguaje y son más efectivos para comprender y producir el lenguaje humano. En lugar de considerarlos tecnologías sustitutivas, es lógico considerarlos tecnologías complementarias en el arsenal de la IA. En general, están transformando la forma en que nos comunicamos, producimos y nos relacionamos con las computadoras.
Más información: IA generativa versus IA predictiva
