Glosario de IA

La disposición de palabras y frases en un orden específico para crear significado en el lenguaje. Al cambiar la posición de una palabra, es posible cambiar el contexto y el significado.

Un parámetro que controla el grado de aleatoriedad o imprevisibilidad de la salida LLM. Un valor más alto indica una mayor desviación de la entrada; un valor más bajo significa que la salida es más determinista.

El uso de IA para crear contenido escrito coherente y contextualmente relevante. Esto puede incluir desde el autocompletado de oraciones hasta la redacción de párrafos o artículos completos.

El proceso de dividir el texto en fragmentos más pequeños, como palabras, frases o símbolos, para facilitar su análisis por parte de los modelos de aprendizaje automático.

Una unidad de contenido que corresponde a un subconjunto de una palabra. Los tokens son procesados internamente por los LLM y también pueden utilizarse como métricas de uso y facturación.

Una colección de datos que se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los datos de entrenamiento ayudan al modelo a aprender patrones y a realizar predicciones precisas.

La recopilación de datos utilizados para entrenar un modelo de IA.

Una arquitectura de modelos fundamental en la mayor parte de la investigación de vanguardia (SOTA) en aprendizaje automático (ML). Se compone de múltiples capas de atención que aprenden qué partes de los datos de entrada son las más importantes para una tarea determinada. Los transformadores surgieron en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) (específicamente, en la traducción automática) y posteriormente se expandieron a la visión artificial, el audio y otras modalidades.

El uso de IA para generar voz similar a la humana a partir de texto introducido. Esta tecnología impulsa asistentes virtuales y aplicaciones de texto a voz.