Descubre qué es la IA generativa y cómo funciona por dentro, sin necesidad de programar. Este primer módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te da las bases para entender los modelos de lenguaje y usar la inteligencia artificial con criterio en tu trabajo.
Tipos de inteligencia artificial: predictiva, generativa y adaptativa
Descubre los distintos tipos de inteligencia artificial (predictiva, generativa y adaptativa) y entiende cómo cada uno transforma la tecnología que usas cada día. Analiza su papel en el panorama actual, con especial atención a cómo las empresas adoptan la IA frente a otras tecnologías. Adéntrate también en los debates éticos y conceptuales que rodean a la IA, incluidas algunas de las leyendas más curiosas sobre la superinteligencia, como el Basilisco de Roko.
Cómo funciona un LLM por dentro
A continuación entra en el terreno técnico: entiende cómo funcionan por dentro los grandes modelos de lenguaje (LLM), desde su arquitectura basada en transformers hasta el papel que juegan los tokens y los embeddings en la forma en que interpretan el lenguaje.
Qué son los tokens en la IA
Ve cómo un texto se descompone en tokens, se codifica y se convierte en una respuesta, y por qué ese proceso determina la calidad de lo que obtienes.
Límites y alucinaciones de la IA generativa
Reconoce también los límites de estos modelos: por qué a veces fallan en cálculos sencillos o «alucinan» con seguridad. Entender estos fallos te permite confiar en la IA con criterio, sabiendo cuándo apoyarte en ella y cuándo verificar sus respuestas. Termina el módulo con las claves para destacar profesionalmente en un sector que no deja de evolucionar. Después, da el siguiente paso con el módulo de Prompt Engineering.
Contenidos del módulo de bases de la IA generativa
- Tipos de inteligencia artificial más populares
- IA predictiva.
- IA generativa.
- IA estructurada.
- IA adaptativa.
- Adopción de la IA respecto a otras tecnologías
- Inteligencia artificial general, Basilisco de Roko y otras interesantes «leyendas»
- Inteligencia artificial: lo que es y lo que no es
- La importancia del contexto.
- Fundamentos de modelos autorregresivos y transformers bidireccionales.
- Embeddings en un LLM.
- Testing y fallos de la IA generativa
- Test de visión en LLMs.
- Errores en el cálculo básico.
- Explicación del número 42 como respuesta.
- LLMs: tokens
- Por qué son necesarios.
- Algoritmo BPE (Byte Pair Encoding).
- Enumeración según modelos.
- Proceso de codificación y decodificación.
- Destacando en el mundo profesional o cómo deberías hacerlo