Inteligencia artificial y agentes generativos

La inteligencia artificial generativa es una rama de ia que permite a las aplicaciones de software generar contenido nuevo; a menudo diálogos de lenguaje natural, pero también imágenes, vídeo, código y otros formatos.

Por ejemplo, un sitio web de historial informático podría proporcionar una interfaz de chat de IA generativa en la que los usuarios pueden escribir preguntas sobre figuras clave, tecnologías y eventos en el historial de computación.

La capacidad de chatear con el sitio y hacer que genere respuestas originales a preguntas crea una experiencia interactiva atractiva para los usuarios.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

La capacidad de generar contenido se basa en un modelo de lenguaje, que se ha entrenado con grandes volúmenes de datos, a menudo documentos de Internet u otras fuentes públicas de información.

Los usuarios interactúan con los modelos de lenguaje de IA generativos mediante avisos : instrucciones de lenguaje natural de preguntas. El modelo de lenguaje en una solución de IA generativa usa la solicitud para iniciar la generación de una respuesta significativa.

Los modelos de IA generativa encapsulan las relaciones semánticas entre los elementos del lenguaje (es decir, una manera elegante de decir que los modelos "saben" cómo se relacionan las palabras entre sí) y eso es lo que les permite generar una secuencia significativa de texto.

Hay modelos de lenguaje grandes (LLM) y modelos de lenguaje pequeño (SLAM): la diferencia se basa en el volumen de datos y en el número de variables del modelo. Los LLM son eficaces y generalizan bien, pero pueden ser más costosos de entrenar y usar. Los SLA tienden a funcionar bien en escenarios más centrados en áreas de temas específicas o que requieren modelos pequeños fácilmente implementados para aplicaciones y agentes locales en dispositivos.

¿Qué son los agentes?

Los agentes son aplicaciones de software basadas en ia generativa que pueden razonar y generar lenguaje natural, automatizar tareas mediante herramientas y responder a condiciones contextuales para tomar las medidas adecuadas.

Los agentes de inteligencia artificial tienen tres elementos clave:

• ** Un modelo de lenguaje grande: este es el cerebro del agente; utilizando IA generativa para comprender el lenguaje y el razonamiento.
• Instrucciones: mensaje del sistema que define el rol y el comportamiento del agente. Piense en él como descripción del trabajo del agente.
• Herramientas: son lo que usa el agente para interactuar con el mundo. Las herramientas pueden incluir:
  • Herramientas de conocimiento que proporcionan acceso a la información, como motores de búsqueda o bases de datos.
  • Herramientas de acción que permiten al agente realizar tareas, como enviar correos electrónicos, actualizar calendarios o controlar dispositivos.

Con estas funcionalidades, los agentes de inteligencia artificial pueden asumir el rol de asistentes digitales que automatizan de forma inteligente las tareas y colaboran con usted para trabajar de forma más inteligente y eficaz.

Escenarios de IA generativa y agéntica

Entre los usos comunes de la inteligencia artificial generativa y los agentes se incluyen:

• Creación de bots de chat que responden a preguntas del usuario o interactúan en la conversación.
• Implementación de asistentes de inteligencia artificial que ayudan a los usuarios humanos mediante la automatización de tareas.
• Crear nuevos documentos u otro contenido (a menudo como punto de partida para un desarrollo iterativo adicional)
• Traducción automatizada de texto entre idiomas.
• Resumen o explicación de documentos complejos.