Guía Práctica del Panorama de Modelos de IA

El panorama de los modelos de inteligencia artificial está proliferando rápidamente, extendiéndose mucho más allá de los nombres conocidos que dominan los titulares de noticias y los feeds de redes sociales. El campo de la IA ahora está poblado por cientos de modelos, que abarcan iniciativas de código abierto, sistemas propietarios y ofertas de gigantes tecnológicos como Gemini, Claude, OpenAI, Grok y Deepseek. Estos modelos, en su esencia, son redes neuronales meticulosamente entrenadas en vastos conjuntos de datos, lo que les permite reconocer patrones intrincados. La era actual presenta una oportunidad única para aprovechar estos avances para diversos propósitos, que van desde aplicaciones comerciales hasta asistencia personal y aumento creativo. Esta guía tiene como objetivo proporcionar a los recién llegados al campo de la IA una comprensión fundamental, capacitándolos para utilizar eficazmente esta tecnología. El objetivo es permitir a los usuarios construir con IA, no simplemente sobre ella, centrándose en la comprensión de conceptos fundamentales, aplicaciones prácticas y métodos para evaluar la precisión.

Esta guía cubrirá los siguientes aspectos clave:

• Categorización de modelos de IA
• Emparejamiento de modelos con tareas específicas
• Comprensión de las convenciones de nomenclatura de modelos
• Evaluación del rendimiento de precisión del modelo
• Utilización de referencias de benchmark

Es crucial reconocer que no existe un modelo de IA único y universal capaz de manejar todas las tareas concebibles. En cambio, diferentes modelos están diseñados para aplicaciones específicas.

Categorías de Modelos de IA

Los modelos de IA se pueden clasificar ampliamente en cuatro categorías principales:

• Procesamiento puro del lenguaje (General)
• Generativo (Imagen, Video, Audio, Texto, Código)
• Discriminativo (Visión por computadora, Analítica de texto)
• Aprendizaje por refuerzo

Si bien muchos modelos se especializan en una sola categoría, otros exhiben capacidades multimodales con diversos grados de precisión. Cada modelo se somete a entrenamiento en conjuntos de datos específicos, lo que le permite realizar tareas relacionadas con los datos a los que ha estado expuesto. La siguiente lista describe las tareas comunes asociadas con cada categoría.

Procesamiento Puro del Lenguaje

Esta categoría se centra en permitir a las computadoras interpretar, comprender y generar lenguaje humano utilizando tokenización y modelos estadísticos. Los chatbots son un excelente ejemplo, con ChatGPT, abreviatura de ‘Generative Pre-trained Transformer’, como una ilustración notable. La mayoría de estos modelos se basan en arquitecturas de transformadores pre-entrenados. Estos modelos sobresalen en la comprensión del contexto, los matices y las sutilezas del lenguaje humano, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren interacción en lenguaje natural. Se pueden utilizar para tareas como:

• Análisis de sentimiento: Determinar el tono emocional de un fragmento de texto, lo cual es útil para comprender los comentarios de los clientes o evaluar la opinión pública.
• Resumen de texto: Condensar grandes cantidades de texto en resúmenes más cortos y manejables, ahorrando tiempo y esfuerzo en el procesamiento de información.
• Traducción automática: Traducir automáticamente texto de un idioma a otro, facilitando la comunicación a través de las barreras del idioma.
• Respuesta a preguntas: Proporcionar respuestas a preguntas planteadas en lenguaje natural, permitiendo a los usuarios acceder a la información de forma rápida y sencilla.
• Generación de contenido: Crear contenido de texto original, como artículos, publicaciones de blog o actualizaciones de redes sociales.

La tecnología subyacente a los modelos de procesamiento puro del lenguaje implica algoritmos complejos que analizan la estructura y el significado del lenguaje. Estos algoritmos aprenden de conjuntos de datos masivos de texto y código, lo que les permite identificar patrones y relaciones entre palabras y frases. Luego, los modelos utilizan este conocimiento para generar texto nuevo o para comprender el significado del texto existente.

Modelos Generativos

Los modelos generativos, incluidos los que producen imágenes, video, audio, texto y código, a menudo utilizan redes generativas antagónicas (GAN). Las GAN constan de dos submodelos: un generador y un discriminador. Estos modelos pueden producir imágenes, audio, texto y código realistas basados en los extensos datos en los que han sido entrenados. La difusión estable es una técnica común para generar imágenes y videos. Estos modelos se pueden utilizar para:

• Generación de imágenes: Crear imágenes realistas o artísticas a partir de descripciones de texto u otras entradas.
• Generación de video: Producir videos cortos a partir de indicaciones de texto u otras entradas.
• Generación de audio: Generar música, voz u otros tipos de audio a partir de descripciones de texto u otras entradas.
• Generación de texto: Crear contenido de texto original, como poemas, guiones o código.
• Generación de código: Generar automáticamente código a partir de descripciones en lenguaje natural de la funcionalidad deseada.

El submodelo generador en una GAN es responsable de crear nuevas muestras de datos, mientras que el submodelo discriminador intenta distinguir entre muestras de datos reales y aquellas generadas por el generador. Los dos submodelos se entrenan de forma antagónica, con el generador tratando de engañar al discriminador y el discriminador tratando de identificar correctamente las muestras de datos reales. Este proceso da como resultado que el generador se vuelva cada vez más capaz de producir muestras de datos realistas.

Modelos Discriminativos

Los modelos discriminativos, empleados en visión por computadora y análisis de texto, utilizan algoritmos diseñados para aprender clases distintas de conjuntos de datos para la toma de decisiones. Los ejemplos incluyen el análisis de sentimiento, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la clasificación de imágenes. Estos modelos están diseñados para distinguir entre diferentes categorías de datos, lo que los hace útiles para una amplia gama de aplicaciones. Se pueden utilizar para:

• Clasificación de imágenes: Identificar los objetos o escenas presentes en una imagen.
• Detección de objetos: Localizar e identificar objetos específicos dentro de una imagen o video.
• Análisis de sentimiento: Determinar el tono emocional de un fragmento de texto.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Convertir imágenes de texto en texto legible por máquina.
• Detección de fraude: Identificar transacciones o actividades fraudulentas.

Los algoritmos utilizados en los modelos discriminativos aprenden a identificar las características que son más importantes para distinguir entre diferentes clases de datos. Estas características se pueden utilizar para crear un modelo que pueda clasificar con precisión nuevas muestras de datos.

Aprendizaje por Refuerzo

Los modelos de aprendizaje por refuerzo utilizan métodos de prueba y error y la entrada humana para lograr resultados orientados a objetivos, como en robótica, juegos y conducción autónoma. Este enfoque implica que un agente aprenda a tomar decisiones en un entorno para maximizar una recompensa. El agente recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones, que utiliza para ajustar su comportamiento. Este proceso permite al agente aprender estrategias óptimas para lograr sus objetivos. El aprendizaje por refuerzo se puede utilizar para:

• Robótica: Entrenar robots para realizar tareas complejas, como caminar, agarrar objetos o navegar por entornos.
• Juegos: Desarrollar agentes de IA que puedan jugar juegos a un alto nivel.
• Conducción autónoma: Entrenar coches autónomos para navegar por carreteras y evitar obstáculos.
• Gestión de recursos: Optimizar la asignación de recursos, como energía o ancho de banda.
• Recomendaciones personalizadas: Proporcionar recomendaciones personalizadas a los usuarios en función de su comportamiento pasado.

El proceso de prueba y error permite al agente explorar diferentes estrategias y aprender cuáles son las más efectivas. El uso de recompensas y penalizaciones proporciona retroalimentación que guía al agente hacia un comportamiento óptimo.

Comprensión de las Convenciones de Nomenclatura de Modelos

Una vez que comprenda los diferentes tipos de modelos de IA y sus respectivas tareas, el siguiente paso implica evaluar su calidad y rendimiento. Esto comienza con la comprensión de cómo se nombran los modelos. Si bien no existe una convención oficial para nombrar los modelos de IA, los modelos populares suelen tener un nombre simple seguido de un número de versión (por ejemplo, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Los modelos más pequeños, de código abierto y específicos para tareas a menudo tienen nombres más detallados. Estos nombres, que a menudo se encuentran en plataformas como huggingface.co, suelen incluir el nombre de la organización, el nombre del modelo, el tamaño del parámetro y el tamaño del contexto.

Aquí hay algunos ejemplos para ilustrar esto:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: La organización responsable de desarrollar el modelo.
• Mistral-small: El nombre del modelo en sí.
• 3.1: El número de versión del modelo.
• 24b-instruct: El recuento de parámetros, que indica que el modelo se entrenó con 24 mil millones de puntos de datos y está diseñado para tareas de seguimiento de instrucciones.
• 2053: El tamaño del contexto, o recuento de tokens, que representa la cantidad de información que el modelo puede procesar a la vez.

Google/Gemma-3-27b

• Google: La organización detrás del modelo.
• Gemma: El nombre del modelo.
• 3: El número de versión.
• 27b: El tamaño del parámetro, que indica que el modelo se entrenó con 27 mil millones de puntos de datos.

Consideraciones Clave

Comprender las convenciones de nomenclatura proporciona información valiosa sobre las capacidades y el uso previsto de un modelo. El nombre de la organización indica la fuente y la credibilidad del modelo. El nombre del modelo ayuda a distinguir entre diferentes modelos desarrollados por la misma organización. El número de versión significa el nivel de desarrollo y refinamiento. El tamaño del parámetro proporciona una indicación aproximada de la complejidad y la capacidad de aprendizaje del modelo. El tamaño del contexto determina la longitud de la entrada que el modelo puede procesar de manera efectiva.

Los detalles adicionales que puede encontrar incluyen el formato de cuantificación en bits. Los formatos de cuantificación más altos requieren más RAM y almacenamiento informático para operar el modelo. Los formatos de cuantificación a menudo se representan en notación de punto flotante, como 4, 6, 8 y 16. Otros formatos, como GPTQ, NF4 y GGML, indican el uso para configuraciones de {hardware} específicas.

• Cuantificación: Esto se refiere a la técnica de reducir la precisión de los números utilizados para representar los parámetros del modelo. Esto puede reducir significativamente el tamaño y la huella de memoria del modelo, lo que facilita su implementación en dispositivos con recursos limitados. Sin embargo, la cuantificación también puede conducir a una ligera disminución de la precisión.

• Consideraciones de hardware: Diferentes configuraciones de hardware pueden ser más adecuadas para diferentes formatos de cuantificación. Por ejemplo, algunos hardware pueden estar optimizados para la cuantificación de 4 bits, mientras que otros pueden ser más adecuados para la cuantificación de 8 bits o 16 bits.

Evaluación de la Precisión del Modelo

Si bien los titulares de noticias sobre los nuevos lanzamientos de modelos pueden ser emocionantes, es esencial abordar los resultados de rendimiento reclamados con precaución. El panorama del rendimiento de la IA es altamente competitivo y las empresas a veces inflan las cifras de rendimiento con fines de marketing. Una forma más confiable de evaluar la calidad del modelo es examinar las puntuaciones y las tablas de clasificación de las pruebas estandarizadas.

Si bien varias pruebas afirman estar estandarizadas, la evaluación de los modelos de IA sigue siendo un desafío debido a la naturaleza de ‘caja negra’ de estos sistemas y las numerosas variables involucradas. El enfoque más confiable es verificar las respuestas y los resultados de la IA con fuentes fácticas y científicas.

Los sitios web de tablas de clasificación ofrecen clasificaciones ordenables con votos y puntuaciones de intervalo de confianza, a menudo expresadas como porcentajes. Los benchmarks comunes implican alimentar preguntas al modelo de IA y medir la precisión de sus respuestas. Estos benchmarks incluyen:

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Descripciones de Benchmark

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): Un conjunto de 7787 preguntas de ciencias de opción múltiple diseñadas para estudiantes de primaria. Este benchmark prueba la capacidad del modelo para razonar sobre conceptos científicos y resolver problemas.

• HellaSwag: Un benchmark que evalúa el razonamiento de sentido común a través de ejercicios de finalización de oraciones. Este benchmark desafía al modelo a comprender el contexto de una oración y elegir el final más lógico.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Este benchmark prueba la capacidad del modelo para resolver problemas en una amplia gama de tareas, lo que requiere una amplia comprensión del lenguaje. Las tareas cubren una amplia gama de temas, que incluyen matemáticas, historia, ciencias y derecho.

• TruthfulQA: Este benchmark evalúa la veracidad del modelo, penalizando las falsedades y desalentando las respuestas evasivas como ‘No estoy seguro’. Este benchmark anima al modelo a proporcionar respuestas precisas y honestas.

• Winogrande: Un desafío basado en el esquema de Winograd, que presenta dos oraciones casi idénticas que difieren según una palabra desencadenante. Este benchmark prueba la capacidad del modelo para comprender diferencias sutiles en el significado y resolver la ambigüedad.

• GSM8K: Un conjunto de datos de 8,000 preguntas de matemáticas de primaria. Este benchmark prueba la capacidad del modelo para resolver problemas matemáticos y realizar cálculos.

• HumanEval: Este benchmark mide la capacidad del modelo para generar código Python correcto en respuesta a 164 desafíos. Este benchmark prueba las habilidades de codificación del modelo y su capacidad para comprender e implementar conceptos de programación.

Al examinar cuidadosamente estos benchmarks y verificar las respuestas de la IA con fuentes fácticas, puede obtener una comprensión más precisa de las capacidades y limitaciones de un modelo. Esta información se puede utilizar para tomar decisiones informadas sobre qué modelos son los más adecuados para sus necesidades específicas.