¿Qué es IA Generativa? Principio de trabajo y tipos de modelo

Generative AIEs una especie de inteligencia artificial que produce nuevos contenidos (texto, visual, audio, vídeo o código) que se asemejan a moldes que aprenden de grandes conjuntos de datos. La inteligencia artificial clásica a menudo clasifica o predice un valor; la inteligencia artificial productiva crea una nueva salida. Hoy en día, los tipos más utilizados son modelos de lenguaje grande (LLM), modelos de difusión, GAN y VAEs.

Última actualización: 18.10.2026

Fecha corta: ELIZA fue publicado en 1966 desde los primeros programas de chat, pero estaba trabajando con reglas listas; no era un modelo productivo hoy en día. Asıl salto VAE (2013), GAN (2014), vino con la arquitectura transformadora (2017) y los modelos de difusión. La idea de la difusión fue recomendada en 2015, generalizada con el trabajo DDPM en 2020. Esta tecnología se utiliza en muchas obras del contenido educativo del dublajdan; los riesgos tales como la aflicción profunda, los derechos de autor, sesgo y ajuste modelo (halüsination) todavía están en la agenda.

Entonces, ¿qué es exactamente esta IA Generativa? ¿Cómo funciona y cuáles son los modelos? Aquí, detalles:

¿Qué es IA Generativa?

Generative Artificial Intelligence es un campo AI que se centra en crear algoritmos y modelos que puedan producir datos nuevos y realistas que se asemejan a patrones en el conjunto de datos educativos. Sencillamente expreso, la AI generativa se refiere a una clase de sistemas AI que producen datos completamente nuevos. Estos sistemas o modelos se entrenan para aprender de grandes conjuntos de datos y crear algo completamente nuevo basado en esta información. Por lo tanto, se utiliza el término “generativo” (producido).

Generative AI tiene muchas aplicaciones en arte, síntesis de imágenes, producción de lenguaje natural, composición musical, codificación y muchas más áreas. La mayoría de los tipos tradicionales de inteligencia artificial están diseñados para clasificar los datos existentes o categorizar, el propósito de los modelos generativos de inteligencia artificial es producir obras completamente originales que nunca se han visto antes.

Discriminative AI (Permanent Artificial Intelligence) and Generative AI Differences

Comprender las diferencias entre IA Discriminativa (Inteligencia Artificial Permanente) y IA Generativa (Inteligencia Artificial del fabricante) nos ayuda a comprender mejor las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial.

Discriminative AI modelo HomeEstán capacitados para reconocer patrones en conjuntos de datos y predecir o clasificar nuevos ejemplos utilizando estos patrones. Por ejemplo, un modelo AI discriminador entrenado en un conjunto de datos que contiene imágenes de gato o perro puede clasificar nuevas imágenes como gato o perro basado en patrones que aprenden de datos de entrada. Estos modelos a menudo se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje de vigilancia y son altamente eficaces para tareas específicas. Se utilizan principalmente para resolver problemas específicos como clasificación o predicción.

Generative AI Si está diseñado para aprender los patrones subyacentes en los conjuntos de datos y producir esa información similar al conjunto de datos original, pero no completamente los mismos ejemplos nuevos. Por ejemplo, un fabricante entrenado en imágenes de gato algoritmo AI puede producir nuevas imágenes de gato, que se parece al conjunto de datos original pero sin copias completas. Cuando los modelos de producción aprenden en gran medida de datos no etiquetados, métodos autocontrolados (autosupervisados); por ejemplo, un modelo de lenguaje es entrenado predeciendo la siguiente pieza en el texto. Los asistentes de chat toman un ajuste fino con la retroalimentación humana en él. Esto hace que el fabricante AI sea particularmente útil en aplicaciones donde los datos configurados o regulados son difíciles de asustar o obtener.

algoritmos de aprendizaje automático de vigilanciautilizado cuando los datos etiquetados no están disponibles. En cambio, el algoritmo se da con un número de conjuntos de datos no estructurados. Algorithm analiza datos no estructurados e intenta identificar patrones y estructuras independientemente sin instrucciones ni conocimientos previos. La detección de la confusión y la anomalía son ejemplos de técnicas de aprendizaje no supervisadas.

algoritmos de aprendizaje automático revisados por semiCuando hay algunos datos etiquetados disponibles para el entrenamiento, pero se utiliza cuando no es suficiente para formar un modelo completo. Algorithm define patrones y estructuras dentro de los datos, utilizando datos etiquetados con datos no etiquetados. La mitad del aprendizaje de vigilancia puede considerarse como un enfoque híbrido entre la vigilancia y las técnicas de aprendizaje no supervisadas.

Generalmente, la IA inmisiva desarrolla la capacidad de producir una comprensión más amplia y nuevas muestras de datos mientras aprende a resolver un problema específico. Comprender estos dos tipos de IA nos ayuda a identificar qué situaciones y cómo se pueden utilizar eficazmente.

Diferencia Básica Entre Inteligencia Artificial y Inteligencia Artificial Clásica

La diferencia básica es: el modelo clásico (sector) le da una etiqueta, puntuación o predicción; el modelo productivo produce un nuevo contenido. En el cuadro que figura a continuación se resume la diferencia.

En resumen, cuando dices "inteligencia no humana de IA general", puedes pensar en los sistemas que deciden o predicen pero no producen nuevos contenidos.

Generative AI Working Principle

La IA generativa puede considerarse como una versión AI que imita los procesos creativos del cerebro humano. En este campo, utilizando diversas técnicas, como redes nerviosas y algoritmos de aprendizaje profundo, es posible identificar ciertos patrones y producir nuevos resultados basados en ellos.

El proceso de formación de la IA Generativa generalmente comienza con un gran conjunto de datos. Este conjunto de datos puede contener ejemplos como imágenes, texto, audio o vídeos. El modelo trata de determinar las reglas básicas que el contenido se gestiona mediante el análisis de patrones y relaciones en datos de entrada. A continuación, producimos nuevos datos sacando ejemplos de la distribución de las posibilidades que usted aprende. Trata constantemente de maximizar el potencial para producir la salida correcta ajustando sus parámetros.

Por ejemplo, un modelo generativo formado en un conjunto de datos que consiste en imágenes de lama puede crear nuevas imágenes de lama destacando ejemplos de la distribución aprendida y refinando la salida con un proceso llamado "papel". Durante la eliminación, ajusta la salida del modelo mejor a la salida deseada o para corregir cualquier error. Esto asegura que la salida generada sea más realista y mejor encaje con lo que el usuario quiere ver.

Generative AI tiene el potencial de revolucionar la producción de contenidos creativos. Utilizando arte, música, literatura e incluso descubrimientos científicos, puede abrir la puerta de innovaciones indiscutibles antes. El trabajo realizado en este campo permite que la IA se convierta en una tecnología que sólo puede ser una herramienta analítica, la creatividad humana imitada, o incluso el apoyo.

¿Qué son los modelos de IA generativos?

Los modelos de IA generativos no son el único tipo. Hoy en día, este tipo de inteligencia artificial ha sido lanzado como diferentes modelos por diferentes compañías de inteligencia artificial. Aquí están los más conocidos de este tipo:

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) es un modelo de inteligencia artificial compuesto por dos redes nerviosas: un generador y un separador. Por ejemplo, cuando se le pide crear imágenes de gato, el generador produce nueva imagen de gato utilizando un vector de entrada al azar.

Estas imágenes pueden ser simples inicialmente, pero se vuelve realista con el tiempo. El separador trabaja para clasificar real o falso tomando imágenes de gato real y imágenes falsas producidas.

Ambas redes se desarrollan continuamente compitiendo entre sí: hacer que el separador mejor clasificación, el generador aprende a crear imágenes más inconductivas. Esta estructura competitiva ha causado el uso de la expresión "adversarial" llamada el modelo.

Proceso de capacitación de los GAN

El proceso de capacitación de los GAN (Red de tracción generativa de redes adversarias) es un enfoque bastante interesante e innovador. Este proceso consiste en los siguientes pasos:

1. Inicio Etiquetas: Generador (generador) y distinción (discriminador) se lanzan con pesos aleatorios. La idea principal aquí es que dos redes compiten entre sí.

2. Ciclo de entrenamiento: El generador está entrenado en la combinación de datos reales y falsos distintivos al crear comunidades de datos falsas. La cuna da una puntuación de posibilidad entre 0 y 1, indicando si los datos de entrada son reales o falsos.

3. Retrocede (G)Home): La señal de error del obturador se extiende de nuevo para actualizar el peso de la red. Luego, el generador también está entrenado usando la señal de falla de la distinción y actualiza su peso.

4. Sampling: Después de la formación del modelo, el generador puede producir nuevas muestras de datos de la distribución aprendida.

Los GAN se han utilizado para varias aplicaciones como producir imágenes realistas, videos y conversaciones. Una de las ventajas de GAN es que pueden producir alta calidad y varios ejemplos gracias a su capacidad para aprender distribuciones complejas y multimode.

Sin embargo, la formación de los GAN puede ser difícil y pueden sufrir problemas como el colapso mod (choque de modo), aquí el generador produce ejemplos limitados y repetitivos. Se recomendaron varias modificaciones y mejoras para hacer frente a estos problemas, como Wasserstein GANs y StyleGANs.

Áreas de aplicación de GAN

GAN (Generative Adversarial Networks) es una tecnología de inteligencia artificial compuesta por dos redes, permitiendo aplicaciones innovadoras en diversos campos. Estos:

1. Producción/Manipulación de imágenes y vídeos: Pantallas y falsificaciones profundas.

2. Transferencia de estilo y vídeo de la traducción de imagen: Convertir imágenes aplicando diferentes estilos.

3. Recuperación de datos y sintetización: Se utiliza para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje controlados.

4. Sintesis e Imagen Subtítulo de Texto: Visualizar texto escrito o añadir subtítulos a imágenes.

5. Producción y diseño de objetos 3D: Creación de avatares realistas y entornos virtuales.

6. Transformación de sonido y síntesis de sonido: producción de sonido y música.

7. Game Development and Design: Crear nuevos niveles y caracteres.

8. Aplicaciones Creativas: Arte, música, producción de literatura.

9. Seguridad > Privacidad: Fake data generation and deep counterfeiting detection.

10. Investigación científica y simulación: simular sistemas complejos y hacer predicciones científicas.

CycleGAN es un ejemplo GAN utilizado para la traducción de imagen a imagen y puede convertir imágenes sin datos de entrenamiento sin igual. La eficacia del GAN depende de la calidad de los datos educativos, la complejidad de la distribución subyacente y factores como la arquitectura del modelo.

Codificadores automáticos variables (VAEs)

Los encoderes automáticos variables (VAEs) son modelos regenerativos utilizados en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos pueden producir nuevos productos similares a los conjuntos de datos, especialmente son eficaces para explorar las variaciones correctas de ciertas direcciones dentro de los datos. Las VAEs trabajan a través de dos redes de nervios, que incluyen un encoder y solvente para tomar una imagen.

El codificador convierte la imagen en una representación de tamaño bajo llamada "espacio escondido" y produce una nueva imagen similar al original utilizando esta representación del solvente. La característica distintiva de VAE es que utiliza modelos excepcionales para aprender la distribución subyacente en los datos educativos. De esta manera, pueden capturar mejor la incertidumbre y la variable en los datos. VAEs tiene un gran potencial para aplicaciones innovadoras en áreas como artes visuales y simulación de datos.

Proceso de capacitación de las VAEs

Encoders automáticos variables (VAEs) es un método ampliamente utilizado en el aprendizaje automático y es especialmente eficaz en aplicaciones como generación de datos, compresión, extracción de ruido y extracción de propiedades. El proceso de formación de las VAEs consta de los siguientes pasos:

1. Codificación (Codificación): Los datos de entrada se alimentan a la red de encoder (encoder). Esta red comprime datos a un espacio "latente" de menor tamaño. Este espacio oculto se basa en la suposición de distribución Gaussiana.

2. Sampling (Sampling): Un lugar aleatorio en el espacio oculto de la distribución Gaussiana aprendida.

3. Solución de código (Decodificación): Red solvente de código (decodificador), toma el punto muestrado y lo convierte en un nuevo punto de datos. El disolvente de código se entrena para reconfigurar los datos de entrada originales utilizando la representación espacial oculta.

4. Calculadora perdida (Cálculo de Pérdidas): La función de pérdida de VAEs consiste en la pérdida de reestructuración y la pérdida de KL-divergence (desviación de Headback-Leibler). Reestructurar la pérdida mide lo bien que el solvente de código puede reestructurar los datos de entrada originales. Por otra parte, la pérdida de energía KL mide la diferencia entre la distribución del espacio secreto aprendido.

5. Back Spread (Backpropagation): La señal de error de la función perdida, se extiende por toda la red para actualizar los pesos tanto del encoder como del decodificador.

Después de completar el entrenamiento, VAE puede producir nuevos datos mediante el muestreo de la distribución del espacio secreto aprendido. VAEs también se puede utilizar en otras aplicaciones como compresión de datos, extracción de ruido y eliminación de propiedades. Por ejemplo, la aplicación de eliminación de ruido de imagen se puede hacer con encoders automáticos.

Áreas de aplicación de VAE

Variable Automatic Encoders (VAEs) es una tecnología artificial basada en redes nerviosas que tiene un lugar importante en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esta tecnología se utiliza en muchas áreas, especialmente como generación de datos y manipulación. Aquí están algunas de las áreas de aplicación de VAEs:

1. Producción y Manipulación de imágenes: VAEs puede producir imágenes nuevas y realistas o cambiar las imágenes existentes. Esto ofrece nueva creatividad en el campo del arte y el diseño.

2. Producción de Video y Pronóstico: VAEs se puede utilizar para crear contenidos de vídeo y predecir plazas futuras.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión vienen a nosotros como un paso innovador en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos añaden ruido a los datos básicos para producir datos sintéticos de alta calidad y aprender eliminando este ruido. Gracias al proceso de extracción de ruido, los modelos de difusión hacen entender mejor los patrones de datos y las estructuras.

Estos modelos son particularmente exitosos en la creación de imágenes. El modelo en el entrenamiento aprende a predecir el ruido añadido a los datos, este simple objetivo hace que el entrenamiento sea más estable que dos competencia de red en GAN. Bedeli es una operación más lenta debido a la producción es muy gradual. El modelo DALL·E 2 de OpenAI (2022) y Stable Diffusion (difusión latente) que funciona en un espacio oculto comprimido antes de la imagen es un ejemplo de modelos de difusión que producen visual de texto. El primer DALL·E (2021) no fue la difusión, sino un modelo de transformador autoregresivo.

Other Generative AI Models

Hemos visto IAs Generativas principalmente divididas en 3 modelos diferentes. Pero también están disponibles modelos de IA Generativa más innovadores y experimentales. Estos modelos se enumeran en detalle a continuación.

Modelos autoregresivos

Los modelos Autoregresif son las posibilidades de los modelos predictivos basados en los elementos anteriores, cada elemento produciendo a su vez un array de datos. En el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), a menudo se utilizan en tareas como la producción de texto y la traducción del idioma. Estos modelos predicen el siguiente valor mirando valores anteriores en un número. Por ejemplo, se puede predecir el precio del día siguiente basado en los precios de los días anteriores en el análisis de las series temporales de precios de stock.

Modelos de lenguaje grande (LLMs), utilizando modelos autoregresivos, producen respuestas humanas a comandos. Están entrenados en grandes conjuntos de datos de texto como libros, artículos y sitios web, y están diseñados para producir nuevos textos en estilo y contenido similares a los datos reales. Los LLM han obtenido resultados positivos en muchos idiomas, como el modelado de idiomas, la traducción automática, la toma de preguntas y la abstracción de texto.

También es importante en obras creativas, como las capacidades de generación de texto de alta calidad, asistentes de chat, escritura de código, abstracción y publicaciones de redes sociales. Cómo entrenar LLMs Home ¿Cuál es el modelo de lenguaje grande (LLM), cómo ser educado? En nuestro artículo explicamos en detalle.

Modelos basados en transformadores

La arquitectura transformadora fue introducida en 2017 con el artículo "Atención es todo lo que necesitas" de los investigadores de Google; hoy en día se instalan modelos de lenguaje grande como GPT, Gemini y Llama en esta arquitectura. Transformer es una especie de arquitectura de red nerviosa basada en su propio mecanismo de atención. Cuando se da una entrada, el mecanismo permite al modelo asignar pesos en paralelo a diferentes partes del array de entrada.

Luego, el modelo determina la relación entre estas secciones y produce la salida correspondiente a la entrada especial. Los transformadores se utilizan popularmente para tareas de NLP como traducción de idiomas, producción y toma de preguntas. Sin embargo, a menos que estén especialmente capacitados para crear nuevos contenidos, no sólo pueden considerarse como modelos generativos.

Modelos basados en flujo

Los modelos basados en flujos son una especie de modelos de IA generativos y se centran en aprender la organización de datos en un conjunto de datos. Estos modelos funcionan entendiendo las posibilidades de valores/eventos en el conjunto de datos e identificando lo que ocurre a menudo. Al producir nuevos puntos de datos, protegen las propiedades estadísticas y características de los datos existentes. La característica de estos modelos es que aplican los datos existentes pueden ser fácilmente revertidos o revertidos por una “conversión de inversión simple”.

Debido a que la conversión se invierte, estos modelos pueden calcular completamente la posibilidad de un dato y pueden producir la muestra de una simple distribución inicial (por ejemplo, ruido aleatorio). Glow lanzado en 2018 es los ejemplos conocidos de este enfoque. La desventaja es la restricción de la arquitectura del requisito de cada capa para ser revertida.

La idea del flujo está de nuevo de diferentes maneras hoy: Stable Diffusion 3 fue introducida en 2024 como un modelo transformador entrenado por el método de combinación de flujo llamado "flujo rigificado". Por lo tanto, se importan enfoques de difusión y flujo en modelos visuales actualizados. Detalles Stable Diffusion 3 Vea nuestro artículo.

Si quieres probar herramientas de inteligencia artificial mientras produces Guía de Edificios de Inteligencia Artificial con MidjourneyEtiquetas Cómo utilizar DALL·E 2 Herramienta de creación de imágenes de inteligencia artificial? y Creación de Visual y Video con Inteligencia Artificial Puedes navegar por nuestros artículos. Para la definición general de inteligencia artificial ¿Qué es Inteligencia Artificial? Nuestro artículo es un buen comienzo.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa IA Generativa?

AI generativa significa "inteligencia natural" en inglés. Cuenta sobre nuevos sistemas de inteligencia artificial, visual, audio, video o código que se asemejan a los datos que aprenden.

¿Cuál es la principal diferencia entre la inteligencia artificial clásica con la IA Generativa?

Clásico clasifica o predice los datos que tienen inteligencia artificial; AI generativa produce nuevos contenidos. Por ejemplo, etiquetas de filtro de spam "spam", un modelo de idioma, le escribe un nuevo correo electrónico.

¿Cuáles son los ejemplos de inteligencia artificial sin IA Generativa?

Sistemas como filtros de spam, puntaje de riesgo de crédito, sistemas de recomendación de productos, predicción de fallas y detección de objetos a imagen son ejemplos de inteligencia artificial no profesional. Estos deciden o predicen, no producen nuevos contenidos.

¿Qué son las redes adversariales generativas (GAN)?

GAN es un modelo productivo, introducido en 2014, y entrenado contra dos redes nerviosas. El generador produce ejemplos falsos, el separador intenta separarlos de sus verdades, haciendo que esta competencia sea más realista.

ChatGPT es una IA generativa?

Sí. ChatGPT es una aplicación de inteligencia artificial productiva que trabaja con modelos de lenguaje grandes basados en la arquitectura transformadora; produce un nuevo texto prediciendo las siguientes partes de palabras según el comando que usted da.