Las bases esenciales que sustentan la revolución de la IA. Comienza por desglosar los tipos de Inteligencia Artificial más relevantes, como la Predictiva, la Generativa y la Adaptativa, entendiendo cómo cada una modela el futuro de la tecnología. Aborda la adopción de la IA en el panorama actual y las fascinantes fronteras éticas y conceptuales, incluyendo la Inteligencia Artificial General y el intrigante Basilisco de Roko.
Profundiza en los pilares técnicos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), desde los modelos autorregresivos y los transformers bidireccionales hasta el rol crucial de los embeddings y los tokens. Analiza el funcionamiento interno, explorando el algoritmo BPE (Byte Pair Encoding) y el proceso de codificación/decodificación. Finalmente, examina las limitaciones y fallos de la IA generativa, como los errores de cálculo o las «alucinaciones», y concluiye con estrategias para destacar profesionalmente en este sector en constante evolución. Una inmersión completa en lo que es (y lo que no es) la Inteligencia Artificial.
Contenido del módulo:
Bienvenida y presentación.
Tipos de Inteligencia Artificial más populares.
- IA Predictiva.
- IA Generativa.
- IA Adaptativa.
- IA Estructurada.
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/Decodificación.