Explora el Flujo de Trabajo de la IA Generativa

Bienvenido/a. Este diagrama interactivo desglosa las etapas clave en un sistema típico de IA Generativa. Haz clic en cualquier componente del flujo para ver información detallada en el panel lateral. Utiliza los controles para ajustar la vista o simplemente haz clic y arrastra sobre el fondo del diagrama para moverlo.

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Conceptos Clave Rápidos

Tokens

Unidad básica (palabra, sub-palabra) que procesa un LLM. Los modelos no procesan texto directamente, sino que lo dividen en tokens para su comprensión.

  • Ventana Contexto: Límite de "memoria" del modelo (ej: GPT-4 tiene 32k tokens).
  • Coste: Base de cobro API (ej: GPT-4 cobra por millón de tokens).
  • Tokenización: Varía por idioma (inglés ~1.3 tokens/palabra, español ~2 tokens/palabra).

Ejemplo práctico: "Inteligencia Artificial" en GPT-3 se tokeniza como "Int", "elig", "encia", "Art", "ificial". Esto afecta costos y capacidad de respuesta.

Consejo: Usar contadores de tokens para estimar costos antes de enviar prompts largos.

Temperatura

Controla la aleatoriedad/creatividad (rango 0-2). Valores típicos: 0.7 para equilibrio, 0 para tareas determinísticas, 1.2 para creatividad.

  • Baja (0-0.3): Respuestas coherentes y repetitivas, ideal para hechos.
  • Media (0.5-0.9): Balance entre creatividad y coherencia.
  • Alta (1.0+): Mayor diversidad pero riesgo de incoherencias.

Ejemplo práctico: Para resumir documentos use 0.3, para generar ideas use 0.9, para poesía use 1.2.

Consejo: Combinar con Top-P (ej: temp=0.8, top_p=0.9) para mejor control.

Sampling (Top-K/P)

Técnicas avanzadas para controlar la generación de texto:

  • Top-K: Limita a los K tokens más probables (ej: K=50). Reduce errores pero puede ser restrictivo.
  • Top-P (Nucleus): Selecciona tokens hasta alcanzar probabilidad acumulada P (ej: 0.9). Más flexible y recomendado.
  • Beam Search: Mantiene múltiples secuencias posibles, útil para traducción.

Ejemplo avanzado: Para "El futuro de la IA es...", Top-P=0.92 podría incluir "prometedor", "incierto", "desafiante" basado en su probabilidad acumulada.

Consejo: Usar Top-P entre 0.7-0.95 para la mayoría de casos. Evitar valores extremos.

Alucinaciones

Información incorrecta pero plausible generada por el modelo. Ocurre cuando el modelo "rellena huecos" con datos inventados.

  • Causas: Falta de datos de entrenamiento, prompts ambiguos, alta temperatura.
  • Tipos: Hechos falsos, citas inventadas, referencias inexistentes.

Ejemplo crítico: Un modelo podría inventar estudios científicos falsos con autores y fechas convincentes.

Estrategias de mitigación:
1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
2. Verificación con fuentes externas
3. Prompting específico ("Solo responde si estás seguro")
4. Temperatura baja para hechos

Sesgos (Bias)

Reflejo de prejuicios presentes en los datos de entrenamiento. Pueden ser:

  • Culturales: Perspectivas dominantes en los datos.
  • Demográficos: Subrepresentación de grupos.
  • Cognitivos: Patrones de pensamiento recurrentes.

Ejemplo complejo: Un modelo podría asociar ciertas profesiones con géneros específicos basado en datos históricos.

Técnicas avanzadas de mitigación:
1. RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Feedback Humano)
2. Conjuntos de datos balanceados
3. Filtros de salida
4. Técnicas de debiasing durante el fine-tuning

Consejo: Siempre revisar salidas para posibles sesgos, especialmente en aplicaciones sensibles.

Prompt Engineering

Arte y ciencia de diseñar entradas efectivas para LLMs. Componentes clave:

  • Estructura: Instrucción clara + contexto + ejemplos + formato.
  • Técnicas: Few-shot learning, chain-of-thought, delimitadores.
  • Optimización: Iteración basada en resultados.

Ejemplo avanzado:
Mal prompt: "Resume este artículo"
Buen prompt: "Resume este artículo académico en 3 puntos clave para ejecutivos. Usa viñetas y limita cada punto a 15 palabras. Idioma: español neutro."

Tácticas profesionales:
1. Especificar rol ("Eres un profesor universitario")
2. Definir formato de respuesta
3. Incluir ejemplos de entrada/salida
4. Establecer restricciones

RAG

(Retrieval-Augmented Generation) Combina la generación con recuperación de información externa en tiempo real.

  • Componentes: Base de conocimientos + sistema de búsqueda + LLM.
  • Ventajas: Actualizable, verificable, reduce alucinaciones.
  • Casos de uso: Soporte técnico, investigación médica, análisis legal.

Ejemplo técnico: Sistema que:
1. Recupera artículos médicos relevantes
2. Extrae pasajes clave
3. Genera resumen en lenguaje natural

Implementación práctica:
1. Usar embeddings para búsqueda semántica
2. Limitar contexto a información relevante
3. Citar fuentes para verificabilidad

Fine-Tuning

Proceso de adaptar un modelo base a dominios o tareas específicas usando datos especializados.

  • Enfoques: Full fine-tuning, LoRA, adaptadores.
  • Requisitos: Datos de calidad (500+ ejemplos), recursos computacionales.
  • Aplicaciones: Dominios técnicos, jerga empresarial, estilos de escritura.

Ejemplo técnico: Fine-tuning de GPT-3 para:
1. Soporte técnico en telecomunicaciones
2. Redacción de informes médicos
3. Generación de código Python

Consideraciones clave:
1. Balance entre especialización y generalidad
2. Evaluación rigurosa con métricas
3. Monitoreo de sesgos emergentes
4. Coste vs beneficio

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