Aprende los términos clave de la IA a nivel PRO.
Explicado por RoboJon.
Agentes de IA
Definición técnica
Un agente es un sistema de IA que percibe su entorno, toma decisiones y ejecuta acciones de forma autónoma para maximizar un objetivo.
Ejemplo real
AutoGPT o agentes de LangChain que reciben un objetivo (“crear un informe de mercado”) y deciden qué herramientas usar, qué buscar y cuándo parar.
AGI (Artificial General Intelligence)
Definición técnica
Sistema capaz de transferir conocimiento entre dominios distintos sin reentrenamiento específico.
Ejemplo real
Actualmente no existe. GPT-4, Claude o Gemini no son AGI, aunque lo parezcan en conversación.
ASI (Artificial Superintelligence)
Definición técnica
IA que supera a la inteligencia humana en creatividad, razonamiento estratégico y resolución de problemas.
Ejemplo real
Solo teórico. Aparece en debates de alineamiento y riesgo existencial.
Cajas negras
Definición técnica
Modelos donde no es interpretable el proceso interno de decisión.
Ejemplo real
Redes neuronales profundas usadas para scoring crediticio o diagnóstico médico.
Alineamiento
Definición técnica
Disciplina que busca que los objetivos del modelo coincidan con los valores humanos.
Ejemplo real
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) usado en ChatGPT.
LLM (Large Language Model)
Definición técnica
Modelo de lenguaje entrenado con billones de tokens para predecir la siguiente palabra.
Ejemplo real
GPT-4, LLaMA, Mistral.
MLLM (Multimodal LLM)
Definición técnica
LLM capaz de procesar múltiples tipos de datos.
Ejemplo real
GPT-4 Vision: texto + imágenes.
Arquitectura Transformer
Definición técnica
Arquitectura basada en mecanismos de atención que permite paralelizar el entrenamiento.
Ejemplo real
Base de GPT, BERT y T5.
Tokens
Definición técnica
Unidad mínima de texto que procesa el modelo.
Ejemplo real
«Inteligencia Artificial» ≈ 3 tokens.
Ventana de contexto
Definición técnica
Cantidad máxima de tokens que el modelo puede recordar.
Ejemplo real
GPT-4 Turbo: hasta 128k tokens.
Alucinaciones
Definición técnica
Generación de información incorrecta con alta coherencia lingüística.
Ejemplo real
Inventar estudios científicos inexistentes.
Parámetros
Definición técnica
Pesos internos ajustados durante el entrenamiento.
Ejemplo real
GPT-3: ~175.000 millones de parámetros.
Dataset
Definición técnica
Conjunto de datos usado para entrenar o validar modelos.
Ejemplo real
The Pile, Common Crawl.
Entrenamiento
Definición técnica
Proceso de ajuste de parámetros minimizando una función de pérdida.
Ejemplo real
Entrenar un modelo durante semanas en GPUs A100.
Inferencia
Definición técnica
Uso del modelo ya entrenado para generar resultados.
Ejemplo real
Cada respuesta de ChatGPT.
Fine-tuning
Definición técnica
Reentrenamiento parcial con datos específicos.
Ejemplo real
Modelo legal entrenado con jurisprudencia.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Definición técnica
Combinación de búsqueda semántica + generación de texto.
Ejemplo real
Chat corporativo que consulta documentos internos.
Embeddings
Definición técnica
Vectores numéricos que representan significado.
Ejemplo real
Búsqueda semántica en Pinecone o FAISS.
Multimodalidad
Definición técnica
Capacidad de procesar varios formatos.
Ejemplo real
Describir una imagen y generar código a partir de ella.
Latencia
Definición técnica
Tiempo entre petición y respuesta.
Ejemplo real
APIs optimizadas para <300 ms.
Centros de cómputo
Definición técnica
Infraestructura física donde se ejecutan modelos.
Ejemplo real
Data centers de NVIDIA, Google o OpenAI.
Fin de la entrada