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IA Generativa: Cómo Funciona por Dentro (Tokens y Difusión) ⚙️

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Автор: Nichonauta Lab

Загружено: 2025-08-03

Просмотров: 427

Описание: Descubre el verdadero funcionamiento de la inteligencia artificial generativa, más allá de la superficie. Este video desglosa los mecanismos técnicos que permiten a herramientas como los LLMs y los generadores de imágenes crear contenido, explicando de forma clara y directa cómo operan realmente estos sistemas.

En este video aprenderás sobre los dos tipos principales de arquitecturas: los Transformers, que predicen el siguiente "token" para generar texto, y los modelos de Difusión, que crean imágenes y audio eliminando ruido de una señal inicial. Entenderás por qué la IA no "piensa" ni "comprende", sino que se basa en cálculos de probabilidad.

Detallamos el proceso de entrenamiento de los modelos de lenguaje, desde el modelo base alimentado con datos masivos de internet, pasando por el ajuste fino para crear un modelo de chat conversacional, hasta la capa de entrenamiento que le enseña a "razonar" mediante una cadena de pensamiento para mejorar la precisión de sus respuestas.

Aclaramos que el modelo de IA es solo un archivo inerte. Es un programa externo, o "cargador", el que ejecuta los cálculos y gestiona la interacción con el usuario, generando respuestas token por token y sabiendo cuándo detenerse.

Exploramos cómo los modelos de difusión generan una imagen o audio completo de manera simultánea, refinándolo en cada paso. Este método explica por qué a veces se producen errores de coherencia, como una mano con seis dedos, ya que no construyen el resultado por partes.

Finalmente, desmentimos mitos clave: los modelos no aprenden de tus conversaciones en tiempo real, las "alucinaciones" son simplemente fallos de predicción estadística, y el gran salto tecnológico en este campo ya ha ocurrido. Las mejoras futuras serán incrementales, pero no un cambio de paradigma con la tecnología actual.

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#InteligenciaArtificialGenerativa #FuncionamientoIA #ModelosDeLenguaje #Transformers #ModelosDeDifusion

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