En el primer post vimos los términos básicos IA, Machine Learning, Deep Learning y Redes Neurales. Pero ¿cómo ocurre esa magia de verdad? ¿Cómo aprende la IA a generar código, sugerir soluciones o detectar fraudes? Hoy explicamos cuatro conceptos que son la base del aprendizaje: modelo, datos de entrenamiento, tokens y tipos de aprendizaje.
Modelo. Piensa en el modelo como el cerebro de la IA. Es el producto final del entrenamiento y quien realmente va a ejecutar la tarea, pero no nace sabiendo: aprende a partir de ejemplos. Por ejemplo, GitHub Copilot es un modelo entrenado para completar y sugerir código, por eso se entrena con grandes cantidades de código fuente. Si quieres integrar capacidades de generación de código en proyectos reales, en Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones personalizadas y aplicaciones que incorporan modelos de IA, explora nuestras opciones para aplicaciones a medida.
Datos de entrenamiento. Si el modelo es el cerebro, los datos de entrenamiento son la escuela. Cuanta más calidad y diversidad tengan los datos, más preciso y menos sesgado será el modelo. Por ejemplo, si entrenas un modelo solo con fotos de gatos blancos, puede fallar al reconocer gatos negros. En Q2BSTUDIO trabajamos con datos curados para minimizar bias y mejorar resultados en soluciones de inteligencia artificial para empresas.
Tokens. Cuando la IA trabaja con texto no lee palabra por palabra. El texto se divide en tokens, que son fragmentos más pequeños que pueden ser sílabas, partes de palabras o palabras completas. El modelo aprende a predecir qué token viene a continuación. Por ejemplo la frase Yo amo programar podría tokenizarse como Yo | amo | pro | gramar. El punto clave es que el modelo piensa en tokens, no en palabras completas.
Tipos de aprendizaje. No todo aprendizaje automático funciona igual. En aprendizaje supervisado se entregan ejemplos ya con la respuesta correcta, por ejemplo enseñar a identificar spam usando correos etiquetados como spam o no spam. En aprendizaje no supervisado se entregan datos sin respuestas y el modelo busca patrones por sí mismo, por ejemplo agrupar canciones por similitud sin conocer el género de cada una. Existen además enfoques como el aprendizaje por refuerzo para tareas donde el modelo aprende por ensayo y error.
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Ahora ya sabes qué es un modelo, cómo aprende con datos, cómo funcionan los tokens y los principales tipos de aprendizaje. En la Parte 3 profundizaremos en cómo las máquinas entienden el lenguaje: LLMs, NLP y contexto. Gracias por leer.