¿Qué son los modelos fundacionales?
Los modelos fundacionales (“foundation models” en inglés) son modelos de inteligencia artificial versátiles que pueden procesar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes, voz y vídeo y que admiten una amplia gama de aplicaciones, desde la creación de contenido al servicio al cliente, pasando por el desarrollo de productos y la investigación.
Características de los modelos fundacionales
Los modelos fundacionales (a veces también llamados FM por sus siglas en inglés) se basan en algoritmos del aprendizaje profundo o “deep learning” que han sido preentrenados con un conjunto de datos extremadamente extenso procedente de Internet. A diferencia de los modelos de inteligencia artificial (IA) estrecha, que se entrenan para ejecutar una única tarea, los modelos fundacionales se entrenan con una gran variedad de datos y pueden transferir conocimientos de una tarea a otra. Estos modelos son capaces de generalizar y aplicar conocimientos en diferentes áreas, por lo que representan un punto de inflexión en la investigación y aplicación de la IA. De hecho, la flexibilidad de los modelos fundacionales es una de sus características principales y también la diferencia fundamental entre estos modelos y los modelos de IA tradicionales. Una vez entrenadas, estas grandes redes neuronales pueden ajustarse para aplicarse a diferentes tipos de tareas. Una vez completado, un modelo fundacional puede modificarse de manera ilimitada para automatizar múltiples tareas.
La creación de modelos fundacionales puede costar millones de dólares, porque estos modelos contienen cientos de miles de millones de hiperparámetros, formados a su vez por cientos de gigabytes de datos. Esta gran inversión es proporcional al enorme potencial de los modelos fundacionales para resolver problemas complejos y crear nuevas posibilidades en la aplicación de la IA.
Diferencia entre los modelos fundacionales y los LLM
Los modelos fundacionales y los modelos de lenguaje extenso (Large Language Models o LLM en inglés) están íntimamente relacionados, pero no son exactamente iguales. Un modelo de lenguaje extenso o LLM es capaz de comprender y generar texto, mientras que los modelos fundacionales, además, pueden procesar varios tipos de datos, como imágenes, textos, voz y vídeos.
Ambos modelos tienen algunas características fundamentales en común. Por ejemplo, tanto los modelos fundacionales como los LLM son capaces de comprender la relación semántica entre palabras. Gracias a esta habilidad, pueden traducir frases de un idioma a otro y proporcionar respuestas sensibles y relevantes según el contexto.
Un ejemplo de la representación de relaciones semánticas es el modelo Word2vec, que representa palabras como vectores en un espacio semántico para interpretar conexiones significativas. Los modelos de lenguaje extenso como GPT van un paso más allá, ya que son capaces de capturar la coocurrencia de palabras y frases a través del aprendizaje estadístico y comprender el contexto de las oraciones en función del mensaje global.
Ambos modelos analizan las emociones y el tono. Los modelos fundacionales descifran el tono positivo, negativo o neutro de los textos, mientras que los LLM son capaces de reconocer distintos tonos, como el sarcasmo, la hipocresía o la alegría. A pesar de todas estas similitudes, existen diferencias significativas entre los modelos fundacionales y los LLM. Los modelos fundacionales pueden aplicarse a un amplio espectro de tareas, mientras que los modelos de lenguaje extenso se utilizan exclusivamente para el procesamiento de textos.
Similitudes
| Modelos fundacionales | Modelos de lenguaje extenso |
|---|---|
| Comprenden la relación semántica entre palabras y generan respuestas sensibles al contexto | Utilizan el aprendizaje estadístico para comprender la coocurrencia de palabras |
| Realizan análisis de las emociones y del tono de los textos | Análisis de emociones avanzado |
| Permiten a los bots conversacionales procesar entradas y recuperar información relevante | Mejoran la experiencia conversacional mediante respuestas más naturales |
Diferencias
| Modelos fundacionales | Modelos de lenguaje extenso |
|---|---|
| Aplicables a un amplio espectro de tareas (por ejemplo, procesamiento de imágenes y textos) | Desarrollados específicamente para procesar textos |
| No han recibido un entrenamiento estricto con datos lingüísticos, lo que puede resultar en respuestas genéricas | Entrenados exclusivamente con datos lingüísticos |
| Resultados innovadores, pero a veces imprecisos | Resultados estables y perfeccionados |
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Áreas de aplicación de los modelos fundacionales
Los modelos fundacionales ofrecen una gran variedad de aplicaciones que pueden resultar muy interesantes para las empresas. Veamos algunos ejemplos:
- Creación de contenido: Los modelos fundacionales resultan extremadamente útiles para la creación de contenido empresarial. Son capaces de generar textos de marketing convincentes, redactar descripciones de productos para páginas web de comercio electrónico o elaborar informes empresariales basándose en los resúmenes de las reuniones. Al automatizar estas tareas, las empresas pueden trabajar de manera más eficiente y producir contenido de calidad en menos tiempo.
- Atención al cliente: Los modelos fundacionales mejoran de forma significativa las capacidades de los bots conversacionales y les permite generar respuestas similares a las humanas, lo que mejora la experiencia del cliente. Si se ajustan adecuadamente, estos modelos también pueden analizar las emociones y ofrecer respuestas empáticas y sensibles al contexto. Todo esto se traduce en una mayor fidelización y satisfacción del cliente.
- Desarrollo de productos: Los modelos fundacionales pueden analizar reseñas de clientes, resultados de investigaciones y datos de redes sociales. Estos análisis ayudan a la empresa a mejorar sus productos existentes y a desarrollar productos nuevos. Con la implementación de estos modelos, pueden responder con mayor rapidez a los cambios del mercado y sacar productos más innovadores.
- Investigación y desarrollo: Los modelos fundacionales pueden analizar conjuntos de datos complejos y proporcionar conocimientos valiosos que pueden servir como base para nuevos proyectos de investigación y desarrollo. Estos modelos pueden aumentar la eficiencia y precisión de las investigaciones.
Los modelos fundacionales son flexibles y polivalentes y pueden ser muy valiosos para las empresas. La elección del modelo adecuado, teniendo en cuenta las necesidades y objetivos específicos, puede mejorar significativamente las operaciones comerciales y hacer que la empresa sea más competitiva.