Un modelo lingüístico es un sistema de inteligencia artificial diseñado para comprender, generar o manipular el lenguaje humano.
En concreto, se trata de un programa informático que se ha entrenado con grandes cantidades de datos textuales para aprender las estructuras, los patrones y las relaciones estadísticas entre palabras, frases y conceptos.
Esto le permite :
predecir la continuación de una frase estimando la probabilidad de aparición de cada palabra posterior.
generar textos de forma coherente y fluida.
realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como traducción automática, resumen de textos y respuesta a preguntas.
En el ámbito de la inteligencia artificial, un parámetro es una propiedad aprendida a partir de los datos utilizados para entrenar el modelo. Es un elemento ajustable que determina el comportamiento y la funcionalidad del modelo de IA.
Una Prueba de Concepto (PdC) es una demostración o prototipo diseñado para probar la viabilidad de una idea, producto o tecnología antes de su desarrollo completo. Es una etapa clave en diversos campos como la informática, la ingeniería, la innovación y la gestión de proyectos.
Una prueba de concepto es una fase preliminar de validación de una innovación antes de desarrollarla a gran escala.
El punto de entrega (POD) de IA representa la etapa clave en la que la solución de inteligencia artificial se entrega oficialmente, se despliega y es accesible para sus usuarios finales....
La generación mejorada por recuperación (RAG) es una técnica avanzada de IA que mejora la calidad y pertinencia de las respuestas producidas por modelos lingüísticos conectando el sistema a una base de conocimientos.
En lugar de basarse únicamente en los conocimientos adquiridos durante su formación, estos modelos buscan en tiempo real información en bases de datos, documentos u otras fuentes externas antes de generar una respuesta. Esto les permite ser más precisos, estar mejor informados y ser contextualmente más pertinentes.
