Modelos de IA y el proceso de entrenamiento de google

Modelos de IA y el proceso de entrenamiento

Ya ha estudiado cómo las herramientas de IA se basan en modelos de IA. En esta lectura, comprenderá mejor cómo se desarrollan los modelos de IA. Descubrirá el proceso iterativo que los diseñadores e ingenieros de IA utilizan para entrenar modelos de IA a partir de datos, garantizando que las herramientas de IA funcionen de forma fiable. Conocer mejor el funcionamiento interno de las herramientas de IA le ayudará a hablar de ellas con más precisión y confianza.

Herramientas y modelos de IA

Términos como herramientas de IA y modelos de IA pueden resultar confusos porque suenan parecido pero se refieren a cosas diferentes. Recordemos que una herramienta de IA es un software potenciado por IA que puede automatizar o ayudar a los usuarios con diversas tareas. Un modelo de IA es un programa informático entrenado en conjuntos de datos para reconocer patrones y realizar tareas específicas.

Para ilustrar esta relación, pensemos en un coche y su motor.

El coche, con su interfaz fácil de usar, como el volante y el salpicadero, representa la herramienta de IA. Esta herramienta le ayuda a llegar a su destino, que puede ser una tarea completada o un resultado deseado. Al igual que los ingenieros de automóviles diseñan diferentes características para diversas necesidades, los diseñadores e ingenieros de IA construyen herramientas de IA con funcionalidades específicas para su propósito. Pero bajo el capó, por así decirlo, se encuentra el modelo de IA. Este motor invisible procesa la información que le proporcionas, como la que introduces en un programa de edición de fotos, y permite que la herramienta de IA funcione.

Al igual que elegimos un coche en función de su uso, como un turismo para el día a día o una camioneta para transportar cargas pesadas, las herramientas de IA se desarrollan para una amplia gama de aplicaciones. Hay herramientas de IA para generar diferentes textos creativos, imágenes, vídeos o incluso para escribir código informático. E independientemente de la función específica de la herramienta de IA, es el modelo de IA subyacente el que hace el trabajo pesado, potenciando las capacidades de la herramienta.

Nota: algunas herramientas de IA aprovechan varios modelos de IA, que trabajan juntos como una "familia", para lograr una mayor flexibilidad y realizar una gama más amplia de tareas. Cada modelo de la familia puede estar especializado en una subtarea específica, contribuyendo en última instancia a la funcionalidad global de la herramienta de IA. Más adelante exploraremos este tipo de herramientas multimodales.

El proceso de formación de modelos de IA

Los diseñadores e ingenieros de IA desarrollan modelos de IA a través de un proceso denominado entrenamiento . He aquí un ejemplo de los pasos típicos que puede dar un diseñador en este proceso, en este caso para construir un modelo que prediga las precipitaciones:

1. Definir el problema que hay que resolver. Los diseñadores e ingenieros de IA quieren predecir la lluvia para ayudar a la gente a no mojarse cuando va y vuelve del trabajo. Empiezan por considerar las capacidades y limitaciones de la IA antes de identificar una solución de IA.

2. Recopilar datos relevantes para entrenar el modelo. Los diseñadores e ingenieros de IA recopilan datos históricos de los días en los que ha llovido y los días en los que no ha llovido en los últimos 50 años.

3. Preparar los datos para el entrenamiento. Los diseñadores e ingenieros de IA preparan los datos etiquetando las características importantes, como la temperatura exterior, la humedad y la presión atmosférica, y después anotan si ha llovido. También es habitual separar los datos en dos conjuntos distintos: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación con el que probar más tarde.

4. Entrenar el modelo. Los diseñadores e ingenieros de IA aplican programas de aprendizaje automático (AM) a su modelo de predicción de lluvia, lo que le ayuda a reconocer patrones en sus datos de entrenamiento que indican la probabilidad de que llueva. Estos patrones pueden incluir altas temperaturas, baja presión atmosférica y alta humedad.

5. Evaluar el modelo. Los diseñadores e ingenieros de IA utilizan el conjunto de validación que prepararon anteriormente para evaluar la capacidad de su modelo de predecir las precipitaciones con precisión y fiabilidad. Analizar el rendimiento de un modelo puede revelar posibles problemas que afecten al modelo, como datos de entrenamiento insuficientes o sesgados. Si existe algún problema, los diseñadores e ingenieros de IA pueden revisar un paso anterior de este proceso para probar un enfoque diferente. Una vez que el modelo funciona bien con su conjunto de validación, el proceso continúa con el siguiente paso.

6. Despliegue del modelo. Cuando los diseñadores e ingenieros de IA están satisfechos con el rendimiento de su modelo, lo despliegan en una herramienta de IA para ayudar a los habitantes de su ciudad a no mojarse de camino al trabajo

El entrenamiento de modelos es un proceso iterativo. Los diseñadores e ingenieros de IA pueden repetir cada paso tantas veces como sea necesario y hacer ajustes hasta crear el mejor modelo posible.

Pero el proceso no se detiene en el despliegue. Una vez que los usuarios interactúan con un modelo en situaciones prácticas, el modelo puede verse expuesto a nuevos retos. Los diseñadores e ingenieros de IA deben hacer un seguimiento continuo de sus modelos y recabar comentarios sobre ellos, para asegurarse de que siguen funcionando de forma fiable e identificar áreas de mejora. Es este proceso iterativo de perfeccionamiento continuo el que hace que los modelos de IA sean precisos y versátiles, lo que en última instancia conduce a herramientas de IA eficaces y fiables. Cuando entienda cómo se desarrollan los modelos de IA, podrá tomar decisiones informadas sobre cuándo y cómo utilizar una herramienta de IA para lograr sus objetivos.