Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa y a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)

• La Inteligencia Artificial Generativa
  • ¿Qué es?
  • ¿Qué aplicaciones tiene?
• Contexto Histórico
  • Orígenes
  • El Invierno de la IA
  • El resurgimiento de la IA
  • La revolución actual de la IA Generativa
• Modelos generativos fundamentales
  • Redes Generativas Antagónicas (GANs)
  • Modelos de difusión
  • Transformadores
• Conceptos clave
  • Tokens
  • Embeddings
  • Contexto
  • Tipologías de modelos generativos
• Capacidades de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
  • Generación de lenguaje
  • Manipulación de lenguaje
  • Razonamiento lógico básico
• Limitaciones de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
  • Inconsistencia en las respuestas
  • Alucinaciones
  • Capacidad limitada de memoria
  • Sensibilidad a las instrucciones
  • Dependencia de los datos de entrenamiento
• Principales aplicaciones de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
  • Tareas ideales
  • Recuperación de información
  • Procesamiento de textos
• Beneficios y desafíos
  • Beneficios
  • Desafíos
• Perspectivas futuras
  • Retos Éticos
  • Tendencias Tecnológicas

La Inteligencia Artificial Generativa

¿Qué es?

La Inteligencia Artificial Generativa comprende sistemas capaces de producir contenidos originales como textos, imágenes, música, vídeos y otros contenidos mediante el uso de modelos avanzados de aprendizaje profundo que aprenden patrones y estructuras a partir de conjuntos de datos existentes.

¿Qué aplicaciones tiene?

La Inteligencia Artificial Generativa tiene diversas aplicaciones prácticas en múltiples sectores, como por ejemplo:

• Marketing, entretenimiento y periodismo: creación automatizada de contenidos.
• Arte y diseño: herramientas que facilitan la creatividad artística.
• Educación personalizada: generación automática de contenidos educativos adaptados a necesidades específicas.
• Desarrollo de software y automatización de procesos: generación de código y scripts.

Contexto Histórico

Orígenes de la Inteligencia Artificial

En las décadas de 1950 y 1960, hubo grandes expectativas sobre el potencial de la Inteligencia Artificial. Destacan algunos hitos importantes:

• 1950: Alan Turing introduce el Test de Turing.
• 1956: John McCarthy acuña el término “Inteligencia Artificial”.
• 1964: Aparece ELIZA, el primer chatbot.

Invierno de la Inteligencia Artificial

Durante las décadas de 1970 y 1980, la Inteligencia Artificial experimentó un período conocido como “invierno de la Inteligencia Artificial”, caracterizado por una disminución significativa en la financiación y el interés público debido a expectativas no cumplidas.

Resurgimiento de la Inteligencia Artificial

La década de 1990 marca un resurgimiento de la Inteligencia Artificial con avances en aprendizaje automático, y en la decada del 2000 avances en redes neuronales profundas y algoritmos complejos. Entre los eventos más destacados están:

• 1997: Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
• 2014: Introducción de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) por Ian Goodfellow.
• 2015: Aparición de modelos de difusión basados en cadenas de Markov.
• 2017: Publicación del artículo “Attention Is All You Need”, que introduce los transformadores.

La revolución actual de la Inteligencia Artificial Generativa

Desde 2018 hasta el presente, se ha observado una expansión exponencial de la Inteligencia Artificial Generativa:

• 2018: Lanzamiento del primer modelo GPT por OpenAI.
• 2021: OpenAI presenta el modelo generativo de imágenes DALL-E.
• 2023: OpenAI lanza ChatGPT, que populariza ampliamente la tecnología.
• 2025: Aparición del modelo DeepSeek, un modelo de pesos abiertos con costos significativamente menores en comparación con modelos anteriores.

Modelos generativos fundamentales

Redes Generativas Antagónicas (GANs)

Introducidas por Ian Goodfellow en 2014, las GAN constan de dos redes neuronales que compiten entre sí para mejorar la calidad de las muestras generadas:

• Generador: Crea muestras artificiales que se asemejan a las muestras reales.
• Discriminador: Evalúa y distingue muestras reales de las generadas artificialmente.

Modelos de difusión

Introducidos en 2015, estos modelos se basan en las cadenas de Markov y transforman datos estructurados en ruido y luego revierten el proceso para generar contenido, tienen pues 2 fases:

• Fase Forward (Difusión): Los datos originales se corrompen añadiendo ruido gaussiano en múltiples pasos.
• Fase Backward (Reversión): Se aprende a revertir el proceso para generar contenidos originales a partir de datos con ruido.

Transformadores

Introducidos en el artículo “Attention is All You Need” en 2017, estos modelos se basan en mecanismos de atención para mejorar la calidad en la generación y procesamiento de texto mediante:

• Codificador: Captura y procesa la información de entrada.
• Decodificador: Genera el resultado final a partir de las representaciones creadas por el codificador.

Conceptos clave

Tokens

Son las unidades básicas de procesamiento empleadas por los modelos generativos, incluyendo palabras, subpalabras o símbolos. Por ejemplo, “inteligencia” podría dividirse en varios tokens según el modelo. La utilización de tokens impacta directamente en el costo computacional y económico de las interacciones con los modelos.

https://platform.openai.com/tokenizer

Embeddings

Son representaciones matemáticas que transforman datos complejos en vectores que capturan similitudes y relaciones en un espacio multidimensional. Son esenciales para reducir la complejidad y permitir que los modelos procesen datos de forma eficiente. Se usan en tareas como búsqueda semántica, sistemas de recomendación y clasificación, representando información de manera compacta y útil.

Dos palabras con significados parecidos, tendrán dos embeddings que se sitúen cerca dentro de su mismo espacio multidimensional. Además al ser vectores, si sumamos cada uno de los embeddings de un texto obtendremos otro embedding que nos dará, el significado global de dicho texto, de tal forma que la representación en forma de embedding de dos textos similares se situarán cerca dentro de su mismo espacio multidimensional.

Contexto

Se refiere a la información proporcionada como entrada que guía la generación de respuestas. El contexto incluye el texto previo, las instrucciones específicas y datos relevantes que ayudan al modelo a entender el propósito y mantener coherencia.

Los modelos tienen un límite de tokens de contexto que pueden procesar en una sola interacción, y es algo que hay que tener en cuenta a la hora de interacturar con dichos modelos.

Tipologías de modelos generativos

La Inteligencia Artificial Generativa emplea diversos tipos de modelos, cada uno diseñado para manejar entradas y salidas específicas. Las principales categorías incluyen:

• Modelos texto a texto: generan contenido textual a partir de instrucciones o contextos escritos.
• Modelos texto a imagen e imagen a texto: generan representaciones visuales a partir de descripciones textuales y viceversa.
• Modelos texto a audio y audio a texto: facilitan la conversión de información escrita en formato auditivo, así como la transcripción automática de audio.
• Modelos texto a vídeo y vídeo a texto: generan secuencias de vídeo a partir de instrucciones textuales o proporcionan descripciones textuales basadas en contenidos audiovisuales.
• Modelos multimodales: integran múltiples formatos de entrada (texto, imagen, audio, vídeo) y generan resultados en diversos formatos.

Capacidades de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)

Generación de lenguaje

La generación de lenguaje implica la creación autónoma de contenidos textuales en respuesta a solicitudes específicas planteadas por los usuarios. Por ejemplo, puede producir artículos completos sobre temas particulares. No obstante, presenta la limitación conocida como “alucinación”, que consiste en la generación de información incorrecta o no fundamentada debido a la insuficiencia de datos o contexto.

Manipulación de lenguaje

Esta capacidad permite a los modelos generativos reestructurar textos, resumir textos extensos, cambiar el tono o el público objetivo de un texto, o traducir un texto a otro idioma o a un lenguaje de programación. La ventaja principal radica en la reducción significativa de alucinaciones al basarse en información previamente suministrada.

Razonamiento lógico básico

Los modelos generativos también pueden resolver problemas que requieran razonamiento lógico sencillo. No obstante, esta capacidad tiene limitaciones claras, especialmente frente a problemas complejos que superan la capacidad inherente del modelo. A pesar de ello, recientes avances tecnológicos han mejorado notablemente esta competencia en modelos de última generación.

Limitaciones de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)

Inconsistencia en las respuestas

Estos modelos pueden mostrar falta de consistencia, produciendo diferentes resultados ante la misma instrucción o solicitud. Por ejemplo, ante una misma pregunta sencilla pueden ofrecer diversas interpretaciones o respuestas divergentes.

Alucinaciones

Estos modelos pueden producir respuestas erróneas o inventadas cuando carecen de información suficiente. Un caso típico es la creación ficticia de nombres o datos que no tienen base real, como inventar personajes o eventos inexistentes.

Capacidad limitada de memoria

La memoria en los modelos de lenguaje es limitada en términos de contexto y longitud de interacción. Esto significa que no retienen toda la información de una conversación, sólo una parte delimitada por el contexto permitido, y tienen restricciones en la longitud de las respuestas que pueden proporcionar.

Sensibilidad a las instrucciones

Pequeñas modificaciones en las instrucciones dadas al modelo pueden alterar significativamente el resultado obtenido, incluso generando la pérdida de detalles importantes cuando las indicaciones iniciales se vuelven demasiado complejas o confusas.

Dependencia de los datos de entrenamiento

Las respuestas generadas por los modelos están restringidas por el conocimiento disponible en sus conjuntos de datos iniciales. Para temas recientes o específicos, necesitan recurrir constantemente a fuentes externas en Internet o actualizadas de información.

Principales aplicaciones de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)

Tareas ideales

Las tareas ideales para usar estos modelos son las:

• Tareas recurrentes: actividades repetitivas donde la automatización mediante modelos de lenguaje tiene un beneficio claro.
• Tareas sencillas: actividades que no requieran interacciones complejas, beneficiándose de instrucciones claras y precisas.
• Tareas verificables: actividades cuyo resultado puede ser evaluado fácilmente para asegurar precisión y reducir esfuerzos adicionales de corrección.

Recuperación de información

Los modelos son altamente eficaces para recuperar información siempre que el contenido sea abundante, coherente y consolidado, especialmente en contextos académicos con amplia literatura. No obstante, la presencia de información contradictoria o insuficiente puede conducir a errores o “alucinaciones”.

Procesamiento de textos

Estos modelos son especialmente efectivos en:

• Resumir o expandir textos existentes.
• Modificar el tono, el interlocutor o adaptar el texto a diferentes audiencias.
• Realizar traducciones, incluso hacia lenguajes técnicos o informáticos.
• Convertir información textual a diversos formatos como tablas, listas o Markdown.

Beneficios y desafíos

Beneficios

La Inteligencia Artificial Generativa ofrece múltiples beneficios, entre los cuales destacan:

• Optimización de procesos creativos y productivos: Permite una significativa aceleración en la generación de ideas y producción de contenidos.
• Reducción de costos y tiempos operativos: Facilita la disminución sustancial en los recursos necesarios para producir resultados eficientemente.
• Personalización avanzada de contenidos y productos: Capacidad de adaptar resultados específicamente a las necesidades individuales de usuarios o clientes.
• Mejora en la experiencia del usuario: Proporciona interacciones más naturales y enriquecedoras con sistemas automatizados y asistentes virtuales.
• Expansión del potencial creativo: Abre nuevas posibilidades en la exploración y generación de ideas originales.
• Facilitación del descubrimiento y la innovación: Promueve enfoques novedosos y soluciones antes inexploradas.
• Accesibilidad mejorada: Genera recursos adaptados para personas con discapacidades, favoreciendo la inclusión y accesibilidad.
• Desarrollo avanzado de asistentes virtuales: Estos pueden interactuar de forma más natural, humana y efectiva con los usuarios.

Desafíos

Sin embargo, también enfrenta múltiples desafíos y riesgos que deben considerarse cuidadosamente:

• Garantía de precisión y veracidad: La dificultad para asegurar que el contenido generado sea correcto y fiable.
• Impacto sobre habilidades creativas humanas: Riesgo potencial de que la dependencia excesiva en la Inteligencia Artificial Generativa reduzca ciertas habilidades creativas humanas.
• Riesgo de uso indebido de datos generados: Posible generación y propagación de información falsa o maliciosa (fake news).
• Protección de datos personales: Preocupaciones crecientes relacionadas con la privacidad y el uso ético de datos personales.
• Derechos de autor y propiedad intelectual: Debate abierto sobre quién posee los derechos de los contenidos generados por Inteligencia Artificial Generativa.
• Impacto económico y laboral: Potencial afectación al empleo y cambios significativos en las industrias creativas y laborales.
• Amplificación de sesgos existentes: Riesgo de que los modelos generativos reproduzcan y amplifiquen prejuicios y sesgos presentes en los datos usados durante su entrenamiento.
• Justicia algorítmica y discriminación: Necesidad crítica de asegurar que los algoritmos operen de forma equitativa y no discriminatoria.

Perspectivas futuras 

Retos Éticos

La evolución de la Inteligencia Artificial Generativa presenta importantes consideraciones éticas, tales como:

• Sesgos de datos: Posibilidad de perpetuar prejuicios implícitos existentes en los datos de entrenamiento.
• Desinformación: Capacidad potencial para generar contenidos falsos extremadamente convincentes, como los llamados deepfakes.
• Conflictos sobre propiedad intelectual: Debate continuo sobre la autoría y derechos legales relacionados con contenidos creados por Inteligencia Artificial Generativa.
• Impacto ambiental: Alto consumo energético requerido tanto para el entrenamiento como para la operación constante de estos modelos.

Tendencias Tecnológicas

Además, en la evolución de la Inteligencia Artificial Generativa se anticipan diversas tendencias en el desarrollo tecnológico futuro:

• Multimodalidad: Desarrollo de modelos que integran múltiples tipos de datos (texto, imagen, audio, vídeo) en sus procesos.
• Autoaprendizaje continuo: Capacidad de los modelos para adaptarse y actualizarse continuamente con nuevos datos sin requerir reentrenamiento extenso.
• Mayor eficiencia en modelos: Avances que permiten reducir el costo computacional de manera significativa mediante técnicas de optimización.
• Hardware especializado: Innovación en la creación de chips dedicados específicamente al procesamiento eficiente de modelos de Inteligencia Artificial Generativa, buscando maximizar rendimiento y reducir el consumo energético.