Método para configurar un modelo pre-entrenado, proporcionando directrices específicas para realizar tareas concretas. | |
Proceso para especializar un modelo pre-entrenado utilizando un conjunto reducido de datos específicos. | |
Situación donde un sistema de IA genera información errónea, incoherente o fuera de contexto debido a limitaciones en sus datos. | |
Técnica que vincula un sistema de IA a datos reales para mejorar su comprensión y capacidad de respuesta en tareas específicas. | |
Técnica que combina varios algoritmos de IA para mejorar la precisión y robustez de los resultados. | |
Rama de la IA que se centra en crear algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar su desempeño con la experiencia. | |
Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para procesar datos complejos. | |
Método en el que un modelo analiza datos no etiquetados para identificar patrones o relaciones ocultas. | |
Estrategia donde un modelo aprende mediante la interacción con su entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones. | |
Modelos de IA diseñados para crear contenido nuevo, como imágenes, texto o música, a partir de patrones aprendidos. | |
Sistema de IA diseñado para interactuar con usuarios mediante texto o voz, desde respuestas simples hasta conversaciones complejas. | |
Modelo inspirado en el cerebro humano, compuesto por capas de nodos interconectados que analizan datos y aprenden patrones. | |
Información que no sigue un formato predefinido, como textos libres, imágenes o videos, lo que dificulta su análisis directo. | |
Arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales, utilizada en modelos avanzados como GPT y BERT. | |
Proceso de dividir texto en palabras o fragmentos más pequeños para su análisis por modelos de lenguaje. | |
Última generación de modelos GPT de OpenAI, capaz de procesar texto e imágenes para generar respuestas avanzadas y precisas. | |
Subcampo de la IA que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar texto en lenguaje humano. | |
Técnica para analizar datos secuenciales, como texto o series temporales, y predecir eventos futuros basados en patrones. | |
Aplicación práctica de un modelo entrenado para generar predicciones o respuestas basadas en nuevos datos. | |
Técnica para optimizar las entradas que se dan a un modelo de lenguaje y así obtener salidas más precisas y útiles. | |
Problema donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo capacidad para generalizar en nuevos datos. | |
Uso de tecnología para realizar tareas repetitivas o complejas con mínima intervención humana. | |
Representación comprimida que un modelo crea a partir de datos, agrupando elementos similares para facilitar su análisis. | |
Modelos de IA que generan contenido nuevo mediante la competencia entre dos redes neuronales, una generadora y otra discriminadora. | |
Capacidad de un sistema para almacenar y recuperar información relacionada, optimizando su uso en tareas específicas. | |
Técnica para evaluar la precisión de un modelo dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. | |
Futuro hipotético de la IA donde los sistemas tendrán habilidades cognitivas similares a las humanas, capaces de adaptarse a múltiples tareas. | |
Conversión de voz a texto y viceversa mediante IA, utilizada en aplicaciones como asistentes virtuales. | |
Tecnología que convierte texto escrito en salida de voz sintetizada, útil para aplicaciones de accesibilidad y multimedia. | |
Proceso de ajustar los parámetros de un modelo para minimizar errores y mejorar su precisión en tareas específicas. | |
Sistema de código abierto que utiliza IA para generar imágenes a partir de descripciones textuales. | |
Punto hipotético en el futuro donde la IA superará la inteligencia humana, desencadenando cambios impredecibles. |
