Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Arquitectura Transformer
Estructura neuronal revolucionaria basada en el mecanismo de atención que constituye la base de los LLM modernos.
Mecanismo de Atención
Proceso que permite a los modelos ponderar la importancia de los diferentes tokens en una secuencia para comprender las relaciones contextuales.
Preentrenamiento y Corpora
Fase inicial de entrenamiento sobre billones de tokens para adquirir conocimientos generales del lenguaje y del mundo.
Ajuste Fino Supervisado
Proceso de adaptación de un LLM preentrenado a tareas específicas utilizando datos etiquetados.
Tokenización
Proceso de conversión de texto en unidades discretas (tokens) que los modelos pueden procesar matemáticamente.
Ingeniería de Prompts
Arte y ciencia de diseñar instrucciones óptimas para guiar a los LLM hacia respuestas deseadas.
RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
Técnica que combina la búsqueda de información externa y la generación para mejorar la precisión y la actualidad de las respuestas.
Cuantificación y Optimización
Técnicas de reducción del tamaño de los modelos y de aceleración de la inferencia preservando el rendimiento.
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana)
Método de alineación de LLM con las preferencias humanas mediante el aprendizaje por refuerzo.
Agentes LLM
Sistemas capaces de utilizar LLM para razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de forma autónoma.
Multimodalidad
Capacidad de los LLM para procesar y generar contenido que combina texto, imágenes, audio y otras modalidades.
Benchmarks y Evaluación
Métricas y conjuntos de pruebas estandarizados para medir objetivamente el rendimiento de los LLM en diversas tareas.
LoRA y Fine-tuning Eficiente
Técnicas de fine-tuning paramétrico eficiente que permiten adaptar los LLM con recursos computacionales limitados.
Ventana de Contexto Extendida
Desarrollos técnicos que permiten a los LLM procesar contextos mucho más largos para aplicaciones complejas.
Seguridad y Alineación
Métodos para garantizar que los LLM produzcan respuestas seguras, éticas y alineadas con los valores humanos.
Leyes de Escalamiento
Principios matemáticos que rigen la relación entre el tamaño de los modelos, los datos de entrenamiento y el rendimiento.
Inferencia en Tiempo Real
Optimizaciones de hardware y software para permitir respuestas instantáneas de los LLM en producción.