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IA Generativa y LLM

Modelos de lenguaje, generación de contenido y las técnicas detrás de ellos.

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Agente de IA

Sistema basado en un modelo de IA que puede planificar acciones, usar herramientas y ejecutar tareas de forma autónoma para cumplir un objetivo.

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Ajuste por instrucciones (Instruction tuning)

Etapa de entrenamiento que ajusta un modelo de lenguaje usando ejemplos de instrucciones y sus respuestas deseadas, para que siga mejor indicaciones formuladas en lenguaje natural.

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Alucinación (IA)

Cuando un modelo de IA genera información incorrecta o inventada, pero la presenta con total confianza como si fuera cierta.

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Aprendizaje autosupervisado

Enfoque de entrenamiento en el que un modelo genera sus propias etiquetas a partir de los datos, sin necesitar anotación humana previa.

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Aprendizaje contrastivo

Técnica de entrenamiento que enseña a un modelo a acercar en su representación interna los ejemplos similares y a alejar los diferentes.

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Arquitectura codificador-decodificador

Diseño de red neuronal donde un componente (codificador) procesa la entrada completa, y otro (decodificador) genera la salida a partir de esa representación.

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Atención local vs. global

Distinción entre mecanismos de atención que consideran todo el contexto disponible (global) y los que se enfocan solo en una porción cercana de la secuencia (local).

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Autoencoder variacional (VAE)

Variante de autoencoder que aprende una representación probabilística de los datos, permitiendo generar nuevas muestras similares a las originales.

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Base de datos vectorial

Base de datos optimizada para almacenar y buscar vectores numéricos (embeddings) según su similitud, en lugar de coincidencias exactas.

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BERT

Modelo de lenguaje basado en Transformer que popularizó el preentrenamiento bidireccional de texto, mejorando notablemente tareas de comprensión del lenguaje.

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Búsqueda en haz (Beam search)

Algoritmo de búsqueda que, al generar una secuencia paso a paso, mantiene simultáneamente varias de las opciones más prometedoras en lugar de comprometerse con una sola desde el principio.

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Cadena de pensamiento (Chain-of-thought)

Técnica de prompt engineering que le pide a un modelo de lenguaje que razone paso a paso antes de dar una respuesta final, mejorando su precisión en tareas complejas.

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Clonación de voz

Técnica de IA que genera habla sintética que imita la voz específica de una persona real, a partir de muestras de audio de esa persona.

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Cómputo en tiempo de inferencia

Estrategia que dedica más recursos computacionales al momento de generar una respuesta, en lugar de únicamente durante el entrenamiento del modelo, para mejorar la calidad del resultado en problemas difíciles.

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Costo de inferencia

Recursos computacionales y económicos necesarios para ejecutar un modelo de IA ya entrenado y generar una respuesta a partir de una entrada nueva.

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Deepfake

Contenido audiovisual sintético, generado con IA, que muestra a una persona diciendo o haciendo algo que en realidad nunca ocurrió.

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Distancia coseno (Similitud coseno)

Medida que evalúa qué tan similares son dos vectores según el ángulo entre ellos, sin importar su magnitud, muy utilizada para comparar embeddings.

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Embedding

Representación numérica de datos (texto, imágenes) en un espacio vectorial donde la cercanía refleja similitud semántica.

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Embedding posicional

Representación numérica que le indica a un modelo Transformer la posición de cada elemento dentro de una secuencia, ya que su mecanismo de atención no la percibe por sí solo.

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Few-shot learning

Capacidad de un modelo de aprender a resolver una tarea a partir de solo unos pocos ejemplos, en lugar de un gran conjunto de datos de entrenamiento.

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Fine-tuning

Proceso de continuar el entrenamiento de un modelo ya entrenado, usando un conjunto de datos más específico para adaptarlo a una tarea concreta.

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Function calling (LLM)

Capacidad de un modelo de lenguaje de generar una llamada estructurada a una función o herramienta externa, en lugar de solo texto libre, para ejecutar acciones concretas.

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Generación de código con IA

Uso de modelos de lenguaje entrenados especialmente para escribir, completar o corregir código de programación a partir de instrucciones en lenguaje natural.

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Generación de imágenes a partir de texto

Capacidad de un modelo de IA generativa de crear una imagen nueva a partir de una descripción escrita en lenguaje natural.

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Generación de música con IA

Uso de modelos de IA generativa para componer piezas musicales originales, a partir de una descripción textual, un género o una melodía de referencia.

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Generación de video con IA

Capacidad de un modelo de IA generativa de crear clips de video originales a partir de una descripción de texto o de una imagen inicial.

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GPT

Familia de modelos de lenguaje basados en Transformer, entrenados para predecir texto de forma autorregresiva, que impulsó el auge de la IA generativa conversacional.

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Grounding (anclaje a fuentes)

Práctica de asegurar que las respuestas de un modelo de IA estén respaldadas por fuentes de información verificables, en lugar de basarse solo en su memoria interna.

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Guardrails de IA

Reglas y mecanismos de control que limitan el comportamiento de un sistema de IA, evitando respuestas o acciones no deseadas o dañinas.

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IA constitucional (Constitutional AI)

Enfoque de entrenamiento que guía el comportamiento de un modelo de IA mediante un conjunto explícito de principios escritos, en lugar de depender únicamente de ejemplos etiquetados por humanos.

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Ingeniería de contexto

Práctica de diseñar y gestionar toda la información (instrucciones, documentos, historial) que se le entrega a un modelo de lenguaje, más allá del prompt puntual.

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Inpainting (IA)

Técnica de IA generativa que rellena o reconstruye una parte específica de una imagen, de forma coherente con el resto de la escena.

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Inyección de prompts (Prompt injection)

Técnica de ataque que manipula las instrucciones de un sistema basado en IA insertando texto malicioso, para que ignore sus instrucciones originales o revele información no autorizada.

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Jailbreak (IA)

Técnica que busca eludir las restricciones de seguridad de un modelo de IA, mediante prompts diseñados para hacer que genere contenido que normalmente rechazaría producir.

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Mecanismo de atención

Componente de una red neuronal que le permite ponderar la importancia relativa de distintas partes de la entrada al procesar cada elemento.

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Memoria de agentes

Capacidad de un agente de IA de recordar información relevante de interacciones pasadas, más allá de lo que entra en una única ventana de contexto.

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Memorización de datos de entrenamiento

Fenómeno en el que un modelo de IA reproduce, de forma casi textual, fragmentos específicos de los datos con los que fue entrenado, en lugar de generalizar a partir de ellos.

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Meta-aprendizaje (Learning to learn)

Enfoque en el que un modelo aprende, a partir de múltiples tareas relacionadas, una estrategia general que le permite adaptarse muy rápido a tareas nuevas con pocos ejemplos.

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Modelo autorregresivo

Modelo que genera una secuencia prediciendo cada elemento nuevo basándose únicamente en los elementos anteriores ya generados.

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Modelo de difusión

Tipo de modelo generativo que aprende a crear contenido revirtiendo gradualmente un proceso de agregado de ruido aleatorio.

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Modelo de lenguaje (LLM)

Sistema de IA entrenado con grandes volúmenes de texto para predecir y generar lenguaje de forma coherente.

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Modelo de lenguaje de código (Code LLM)

Modelo de lenguaje entrenado específicamente, o mayormente, sobre código fuente en lugar de texto en lenguaje natural general.

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Modelo de lenguaje enmascarado

Modelo entrenado para predecir palabras ocultas dentro de un texto, usando el contexto que las rodea por ambos lados.

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Modelo de lenguaje pequeño (SLM)

Modelo de lenguaje con considerablemente menos parámetros que los modelos más grandes, diseñado para ejecutarse de forma más rápida y económica, incluso en dispositivos con recursos limitados.

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Modelo de razonamiento

Modelo de lenguaje diseñado o entrenado específicamente para dedicar más pasos de procesamiento interno antes de responder, mejorando su desempeño en problemas que requieren varios pasos lógicos.

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Modelo de recompensa

Modelo entrenado para predecir qué tan buena, según preferencias humanas, es una respuesta generada por otro modelo de IA.

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Modelo fundacional

Modelo de IA de gran escala, entrenado sobre datos muy amplios y diversos, que sirve como base para adaptarse a muchas tareas distintas.

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Modelo generativo

Modelo de IA entrenado para aprender la distribución de un conjunto de datos, de forma que pueda generar ejemplos nuevos y plausibles similares a los originales.

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Modelo multimodal

Modelo de IA capaz de procesar y combinar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio o video, dentro de un mismo sistema.

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Modelos abiertos vs. cerrados

Distinción entre modelos de IA cuyos parámetros son públicos y pueden descargarse y modificarse libremente, y modelos cuyo acceso está restringido a través de una API controlada por su creador.

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Perplejidad (métrica de LLM)

Métrica que mide qué tan bien un modelo de lenguaje predice un texto, indicando qué tan 'sorprendido' queda ante la secuencia real de palabras.

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Prompt de sistema (System prompt)

Instrucción inicial, generalmente invisible para el usuario final, que define el comportamiento, el rol y las restricciones de un modelo de lenguaje en una aplicación.

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Prompt engineering

Práctica de diseñar y ajustar las instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje para obtener mejores resultados.

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Question answering

Tarea de procesamiento de lenguaje natural en la que un sistema responde preguntas formuladas en lenguaje natural, ya sea a partir de un texto dado o de su conocimiento general.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Técnica que combina un modelo de lenguaje con un sistema de búsqueda de información, para que sus respuestas se basen en fuentes reales y actualizadas.

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Red generativa antagónica (GAN)

Arquitectura de IA generativa donde dos redes neuronales compiten entre sí: una genera contenido falso y otra intenta distinguirlo del real.

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Reranking

Paso adicional en un sistema de búsqueda que reordena un conjunto inicial de resultados según su relevancia real para una consulta específica.

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Resumen automático de texto

Tarea de procesamiento de lenguaje natural que condensa un texto extenso en una versión más corta, conservando su información más relevante.

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RLAIF (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación de IA)

Variante de RLHF donde las evaluaciones de calidad de las respuestas las genera otro modelo de IA, en lugar de evaluadores humanos.

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RLHF (aprendizaje por refuerzo con feedback humano)

Técnica de entrenamiento que ajusta un modelo de lenguaje usando las preferencias de evaluadores humanos, para que sus respuestas sean más útiles y seguras.

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Self-attention

Variante del mecanismo de atención en la que cada elemento de una secuencia se relaciona con todos los demás elementos de esa misma secuencia.

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Síntesis de voz (Text-to-Speech)

Tecnología de IA que convierte texto escrito en habla generada artificialmente, con entonación y ritmo naturales.

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Super-resolución (IA)

Técnica de IA que aumenta la resolución de una imagen, generando detalles adicionales plausibles que no estaban presentes en la versión original de menor calidad.

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Temperatura (IA generativa)

Parámetro que controla qué tan aleatoria o predecible es la salida de un modelo generativo: valores bajos producen respuestas más conservadoras, valores altos, más variadas y creativas.

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Tokenización

Proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas (tokens), como palabras o fragmentos de palabras, para que un modelo de lenguaje pueda procesarlo.

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Top-k sampling

Técnica de generación de texto que restringe la elección de la siguiente palabra a únicamente las k opciones más probables según el modelo.

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Top-p sampling (Nucleus sampling)

Técnica de generación de texto que elige la siguiente palabra entre el conjunto más pequeño de opciones cuya probabilidad acumulada supera un umbral definido.

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Traducción automática neuronal

Enfoque de traducción automática que usa redes neuronales para traducir texto de un idioma a otro, aprendiendo patrones directamente de grandes volúmenes de texto bilingüe.

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Transferencia de estilo neuronal

Técnica que aplica el estilo visual de una imagen (como una pintura) al contenido de otra imagen distinta, combinando ambas en una nueva composición.

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Transformer

Arquitectura de red neuronal basada en mecanismos de atención, que es la base de los modelos de lenguaje modernos.

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Ventana de contexto

Cantidad máxima de texto (medida en tokens) que un modelo de lenguaje puede tener en cuenta al generar una respuesta.

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Word2Vec

Técnica que aprende representaciones vectoriales de palabras a partir de su contexto, capturando relaciones de significado entre ellas.

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Zero-shot learning

Capacidad de un modelo de resolver una tarea para la cual nunca recibió ejemplos específicos durante su entrenamiento o ajuste.

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