La IA generativa se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden tomar datos sin procesar; digamos, toda Wikipedia o los trabajos recopilados de Rembrandt, y “aprender” a generar resultados estadísticamente probables cuando se le solicite. En un alto nivel, los modelos generativos codifican una representación simplificada de sus datos de capacitación y los extraen para crear un nuevo trabajo similar, pero no idéntico, a los datos originales.

¿Cómo Funcionan?

1. Datos de Entrenamiento: Primero, se alimentan con una gran cantidad de ejemplos (por ejemplo, imágenes, texto o música). Estos ejemplos son utilizados para aprender las características y patrones subyacentes.
2. Generación de Nuevos Datos: Una vez que el modelo ha aprendido, puede generar nuevos ejemplos que son parecidos a los datos de entrenamiento. Por ejemplo, puede crear una imagen que no existe, pero que tiene características similares a las fotos con las que fue entrenado.
3. Ejemplos Comunes: Algunos modelos generativos populares incluyen:

• Redes Generativas Antagónicas (GANs): Dos redes que compiten entre sí, una genera nuevas muestras y la otra evalúa su realismo.
• Modelos de Lenguaje: Como GPT (Generative Pre-trained Transformer), que pueden crear texto coherente y relevante a partir de un prompt inicial.

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Dentro de las principales funciones que nos brindan los modelos generativos están aquellas relacionadas con su aplicación en la docencia, como enumeramos a continuación:

1. Creación de Contenido Personalizado: Los modelos generativos pueden ayudar a crear materiales didácticos personalizados, como ejercicios, exámenes o contenido multimedia.
2. Asistentes de Escritura: A través de modelos de lenguaje, los docentes y alumnos pueden obtener asistencias para redactar textos, resúmenes o elaborar ideas.
3. Estimulación de la Creatividad: Pueden servir como herramientas para inspirar a los alumnos a generar ideas nuevas y explorar enfoques innovadores en sus proyectos.

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Es importante mencionar que, aunque los modelos generativos son potentes, también deben usarse con cuidado, especialmente en la educación. Es crucial evaluar la calidad y la ética del contenido generado, y asegurarse de que sea apropiado y relevante para el aprendizaje.

Es importante mencionar que, aunque los modelos generativos son potentes, también deben usarse con cuidado, especialmente en la educación. Es crucial evaluar la calidad y la ética del contenido generado, y asegurarse de que sea apropiado y relevante para el aprendizaje.

Los modelos generativos se han utilizado durante años en estadísticas para analizar datos numéricos. Sin embargo, el auge del aprendizaje profundo permitió ampliarlos a imágenes, voz y otros tipos de datos complejos. Entre la primera clase de modelos que lograron esta hazaña cruzada se encuentran los autocodificadores variacionales, o VAE, introducidos en el 2013. Los VAE fueron los primeros modelos de aprendizaje profundo que se usaban ampliamente para generar imágenes y discursos realistas.

“Los VAEs abrieron las puertas al modelado generativo profundo haciendo que los modelos sean más fáciles de escalar”, dijo Akash Srivastava, experto en IA generativa del MIT-IBM watsonx AI Lab. “Gran parte de lo que hoy pensamos como IA generativa comenzó aquí”.

Los primeros ejemplos de modelos, como GPT-3, BERT o DALL-E 2, han demostrado lo que es posible. El futuro son modelos capacitados en un amplio conjunto de datos no etiquetados que se pueden utilizar para diferentes tareas, con un ajuste mínimo de precisión. Los sistemas que ejecutan tareas específicas en un solo dominio están dando paso a una IA amplia que aprende de manera más general y funciona en todos los dominios y problemas. Los modelos fundacionales, entrenados en grandes conjuntos de datos sin etiquetar y ajustados para una variedad de aplicaciones, están impulsando este cambio.

Los modelos generativos tienen un gran potencial en el ámbito educativo, al permitir la creación de contenido adaptado y fomentar la creatividad de los estudiantes. Al comprender su funcionamiento y aplicaciones, los docentes pueden integrar esta tecnología de manera efectiva en su enseñanza.