PROCESO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (Machine Learning)
Para comprender el funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen), es fundamental distinguir primero entre el proceso de aprendizaje automático (Machine Learning) tradicional y cómo este evoluciona hacia los modelos generativos actuales.
A continuación, presenta,os las etapas clave del aprendizaje automático, enfocadas en un contexto académico que nos permite comprender tanto la base técnica como la lógica algorítmica detrás de la IAGen.
Las Etapas del Aprendizaje Automático
El ciclo de vida del aprendizaje automático es un proceso iterativo que transforma datos crudos en conocimiento predictivo o generativo.
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Recopilación de Datos (Data Collection): Es el cimiento. En la IAGen, esto implica la ingesta de volúmenes masivos de datos no estructurados (textos, imágenes, código, audio) de diversas fuentes.
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Preparación y Limpieza (Data Preprocessing): Los datos se limpian, normalizan y etiquetan (si es necesario). Para modelos de lenguaje (LLMs), esto incluye la tokenización, donde el texto se convierte en unidades numéricas que el modelo puede procesar.
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Selección del Modelo y Arquitectura: Se elige la estructura matemática adecuada. Para la IAGen, la arquitectura predominante es el Transformer, que permite al modelo atender (mecanismo de Attention) a diferentes partes de la entrada simultáneamente para entender el contexto.
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Entrenamiento (Training / Pre-training): El modelo ajusta sus miles de millones de parámetros durante semanas o meses utilizando cómputo intensivo (GPUs/TPUs). Aquí el modelo aprende patrones probabilísticos: "¿Cuál es la siguiente palabra más probable?" o "¿Qué píxeles siguen a estos otros?".
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Ajuste Fino (Fine-tuning y RLHF): El modelo base se especializa. Se utiliza el Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para alinear las respuestas del modelo con valores humanos, seguridad y utilidad pedagógica.
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Evaluación y Despliegue: Se mide el rendimiento en métricas de precisión, sesgo y toxicidad antes de ser puesto a disposición de los usuarios.De manera que es vital discutir cómo el proceso de entrenamiento de la IAGen oculta una serie de decisiones algorítmicas y sesgos culturales. La vigilancia epistemológica no solo se aplica al investigador humano, sino también al análisis crítico de los datos que configuran la 'inteligencia' de estos modelos.