Què és la IA generativa?

La IA generativa fa referència a models que creen contingut nou ( text, imatges, àudio, vídeo, codi, estructures de dades) basats en patrons apresos de grans conjunts de dades. En lloc de simplement etiquetar o classificar les coses, aquests sistemes produeixen resultats nous que s'assemblen al que han vist, sense ser còpies exactes. Pensa-hi: escriu un paràgraf, renderitza un logotip, esborra SQL, componen una melodia. Aquesta és la idea principal. [1]

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Explicació de la IA agentiva
Descobreix com la IA agentiva planifica, actua i aprèn de manera autònoma al llarg del temps.

🔗 Què és l'escalabilitat de la IA a la pràctica avui dia?
Descobreix per què els sistemes d'IA escalables són importants per al creixement i la fiabilitat.

🔗 Què és un marc de programari per a IA?
Comprendre els marcs d'IA reutilitzables que acceleren el desenvolupament i milloren la consistència.

🔗 Aprenentatge automàtic vs. IA: explicació de les diferències clau
Compareu els conceptes, les capacitats i els usos del món real de la IA i l'aprenentatge automàtic.

Per què la gent es pregunta constantment "Què és la IA generativa?" 🙃

Perquè sembla màgia. Escrius una indicació i en surt alguna cosa útil, de vegades brillant, de vegades estranyament estranya. És la primera vegada que el programari sembla conversacional i creatiu a gran escala. A més, se superposa amb eines de cerca, assistents, anàlisi, disseny i desenvolupament, cosa que desdibuixa categories i, sincerament, desordena els pressupostos.

Què fa que la IA generativa sigui útil ✅

• Velocitat per esborrar : et permet fer una primera passada decent absurdament ràpid.

• Síntesi de patrons : combina idees de fonts que potser no connectaries un dilluns al matí.

• Interfícies flexibles : xat, veu, imatges, crides API, complements; tria el teu camí.

• Personalització : des de patrons de sol·licitud lleugers fins a un ajust complet de les vostres pròpies dades.

• Fluxs de treball compostos : passos en cadena per a tasques de diverses etapes com ara recerca → esquema → esborrany → control de qualitat.

• Ús d'eines : molts models poden cridar eines o bases de dades externes a mitja conversa, de manera que no s'esforcen per endevinar.

• Tècniques d'alineació : enfocaments com ara RLHF ajuden els models a comportar-se de manera més útil i segura en l'ús diari. [2]

Siguem sincers: res d'això ho converteix en una bola de cristall. És més aviat com un becari talentós que mai dorm i que de tant en tant al·lucina amb una bibliografia.

La versió curta de com funciona 🧩

Els models de text més populars utilitzen transformadors , una arquitectura de xarxa neuronal que destaca per detectar relacions entre seqüències, de manera que pot predir el següent token d'una manera que sembli coherent. Per a imatges i vídeos, els models de difusió són habituals: aprenen a partir del soroll i l'eliminen iterativament per revelar una imatge o un clip plausible. Això és una simplificació, però útil. [3][4]

• Transformadors : excel·lents en llenguatge, patrons de raonament i tasques multimodals quan s'entrenen d'aquesta manera. [3]

• Difusió : forta en imatges fotorealistes, estils consistents i edicions controlables mitjançant indicacions o màscares. [4]

També hi ha híbrids, configuracions augmentades per recuperació i arquitectures especialitzades: el guisat encara està coent a foc lent.

Taula comparativa: opcions populars d'IA generativa 🗂️

Imperfecte a propòsit: algunes cel·les són una mica peculiars per reflectir les notes reals dels compradors. Els preus canvien, així que tracteu-los com a estils de preus , no com a números fixos.

Petita nota: diferents proveïdors publiquen diferents sistemes de seguretat, límits de tarifa i polítiques. Sempre feu una ullada a la seva documentació, sobretot si envieu a clients.

Sota el capó: transformadors en un sol alè 🌀

Els transformadors utilitzen d'atenció per ponderar quines parts de l'entrada importen més a cada pas. En lloc de llegir d'esquerra a dreta com un peix daurat amb una llanterna, miren tota la seqüència en paral·lel i aprenen patrons com ara temes, entitats i sintaxi. Aquest paral·lelisme, i molta capacitat de càlcul, ajuda els models a escalar. Si heu sentit a parlar de fitxes i finestres de context, aquí és on rau. [3]

Sota el capó: difusió en un sol alè 🎨

Els models de difusió aprenen dos trucs: afegeixen soroll a les imatges d'entrenament i després inverteixen el soroll en petits passos per recuperar imatges realistes. En el moment de la generació, comencen amb soroll pur i el tornen a convertir en una imatge coherent utilitzant el procés de reducció de soroll après. És curiosament com esculpir a partir d'estàtic; no és una metàfora perfecta, però ho entens. [4]

Alineació, seguretat i "si us plau, no us desviïu" 🛡️

Per què alguns models de xat rebutgen certes sol·licituds o fan preguntes aclaridores? Una part important és l'aprenentatge per reforç a partir de la retroalimentació humana (RLHF) : els humans qualifiquen els resultats de mostres, un model de recompensa aprèn aquestes preferències i el model base és impulsat a actuar de manera més útil. No és control mental, és direcció conductual amb judicis humans en el bucle. [2]

Pel que fa al risc organitzatiu, marcs com el Marc de Gestió de Riscos d'IA del NIST (i el seu Perfil d'IA Generativa ) proporcionen orientació per avaluar la seguretat, la protecció, la governança, la procedència i el seguiment. Si ho esteu implementant a la feina, aquests documents són llistes de control sorprenentment pràctiques, no només teoria. [5]

Anècdota ràpida: en un taller pilot, un equip de suport va encadenar resumir → extreure camps clau → resposta esborrany → revisió humana . La cadena no va eliminar els humans; va fer que les seves decisions fossin més ràpides i consistents entre torns.

On brilla la IA generativa vs on ensopega 🌤️↔️⛈️

Brilla a:

• Primers esborranys de contingut, documents, correus electrònics, especificacions, diapositives

• Resums de material llarg que preferiries no llegir

• Assistència en el codi i reducció de la plantilla

• Pluja d'idees sobre noms, estructures, casos de prova i suggeriments

• Conceptes d'imatge, visuals socials, maquetes de productes

• Gestió lleugera de dades o bastida SQL

Ensopega a:

• Precisió factual sense recuperació ni eines

• Càlculs de diversos passos quan no es verifiquen explícitament

• Restriccions subtils de domini en dret, medicina o finances

• Casos límit, sarcasme i coneixement de cua llarga

• Gestió de dades privades si no es configura correctament

Les barreres de seguretat ajuden, però el moviment correcte és el disseny del sistema : afegir recuperació, validació, revisió humana i pistes d'auditoria. Avorrit, sí, però avorrit és estable.

Maneres pràctiques d'utilitzar-ho avui 🛠️

• Escriu millor, més ràpid : esquematitza → expandeix → comprimeix → polir. Fes un bucle fins que soni com tu.

• Recerca sense enredos : demana un informe estructurat amb fonts i després busca les referències que realment t'importen.

• Assistència de codi : explicar una funció, proposar proves, esborrar un pla de refactorització; no enganxar mai secrets.

• Tasques de dades : generar esquelets SQL, expressions regulars o documentació a nivell de columna.

• Ideació de disseny : explorar estils visuals i després lliurar-ho a un dissenyador per a l'acabat.

• Operacions amb els clients : esborranys de respostes, intencions de triatge, resum de converses per al traspàs.

• Producte : crear històries d'usuari, criteris d'acceptació i copiar variants; després, provar A/B el to.

Consell: deseu les sol·licituds d'alt rendiment com a plantilles. Si funciona una vegada, probablement tornarà a funcionar amb petits ajustos.

Immersió profunda: suggeriments que realment funcionen 🧪

• Dóna estructura : rols, objectius, restriccions, estil. Als models els encanta una llista de comprovació.

• Exemples en pocs plans : incloeu 2 o 3 bons exemples d'entrada → sortida ideal.

• Pensa pas a pas : demana raonaments o resultats per etapes quan la complexitat augmenta.

• Fixa la veu : enganxa una mostra curta del teu to preferit i digues "imita aquest estil".

• Avaluació del conjunt : demaneu al model que critiqui la seva pròpia resposta segons els criteris i després la revisi.

• Utilitzar eines : la recuperació, la cerca web, les calculadores o les API poden reduir molt les al·lucinacions. [2]

Si només recordes una cosa: digues-li què ha d'ignorar . Les restriccions són poder.

Dades, privadesa i governança: els aspectes poc glamurosos 🔒

• Rutes de dades : aclarir què es registra, es conserva o s'utilitza per a l'entrenament.

• PII i secrets : mantingueu-los fora de les indicacions tret que la vostra configuració ho permeti i ho protegeixi explícitament.

• Controls d'accés : tracteu els models com a bases de dades de producció, no com a joguines.

• Avaluació : qualitat del seguiment, biaix i deriva; mesurar amb tasques reals, no amb vibracions.

• Alineació de polítiques : assigna les característiques a les categories RMF d'IA del NIST per evitar sorpreses més tard. [5]

Preguntes freqüents que rebo tot el temps 🙋♀️

És creatiu o només remescla?
En algun punt intermedi. Recombina patrons de maneres innovadores; no és creativitat humana, però sovint és útil.

Puc confiar en els fets?
Confia, però verifica. Afegeix la recuperació o l'ús d'eines per a qualsevol cosa que sigui important. [2]

Com aconsegueixen els models d'imatge consistència d'estil?
Enginyeria ràpida més tècniques com el condicionament d'imatges, els adaptadors LoRA o l'afinament. Els fonaments de difusió ajuden amb la consistència, tot i que la precisió del text a les imatges encara pot trontollar. [4]

Per què els models de xat "rebutgen" les indicacions arriscades?
Tècniques d'alineació com RLHF i capes de polítiques. No són perfectes, però sistemàticament útils. [2]

La frontera emergent 🔭

• Tot multimodal : combinacions més fluides de text, imatge, àudio i vídeo.

• Models més petits i ràpids : arquitectures eficients per a casos integrats en el dispositiu i perifèrics.

• Bucles d'eines més ajustats : agents que criden funcions, bases de dades i aplicacions com si res.

• Millor procedència : marques d'aigua, credencials de contingut i canals rastrejables.

• Governança integrada : conjunts d'avaluació i capes de control que semblen eines de desenvolupament normals. [5]

• Models ajustats al domini : el rendiment especialitzat supera l'eloqüència genèrica per a moltes feines.

Si sembla que el programari s'està convertint en un col·laborador, aquest és el punt.

Massa temps, no ho he llegit - Què és la IA generativa? 🧾

És una família de models que generen contingut nou en lloc de només jutjar el contingut existent. Els sistemes de text solen ser transformadors que prediuen fitxes; molts sistemes d'imatge i vídeo són de difusió que eliminen el soroll de l'aleatorietat en alguna cosa coherent. S'obté velocitat i avantatge creatiu, a costa de ximpleries ocasionals i segures, que es poden domesticar amb tècniques de recuperació, eines i alineació com RLHF . Per als equips, seguiu guies pràctiques com el NIST AI RMF per enviar de manera responsable sense aturar-se. [3][4][2][5]

Referències

1. IBM - Què és la IA generativa?
   Llegiu-ne més

2. OpenAI - Alineació de models de llenguatge per seguir instruccions (RLHF)
   llegeix-ne més

3. Bloc d'NVIDIA: què és un model de transformador?
   Llegiu-ne més

4. Abraçant la cara - Models de difusió (Unitat del curs 1)
   llegir més

5. NIST - Marc de gestió de riscos d'IA (i perfil generatiu d'IA)
   més informació

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres