Inteligencia artificial
La inteligencia artificial abarca métodos como el procesamiento del lenguaje y el reconocimiento de patrones. Su utilidad depende de la tarea concreta.
Resolver una tarea con métodos de IA
La inteligencia artificial, o IA, agrupa métodos que los sistemas informáticos utilizan para procesar lenguaje, reconocer patrones o generar contenido. El aprendizaje automático es un subcampo. La etiqueta por sí sola dice poco sobre qué tarea realiza un sistema de forma fiable.
En un ejemplo ficticio, un modelo clasifica correos de clientes en entrega o facturación. Se comprueba con ejemplos adecuados si esa clasificación resulta útil. Una explicación fluida no sustituye a la categoría correcta.
La automatización describe inicialmente la ejecución automática de un proceso. Una transferencia programada de archivos puede automatizarse sin un modelo de IA. Para elegir una solución, la entrada concreta, el resultado deseado y el tratamiento de errores aportan más información que la etiqueta IA.
Fuentes
Términos relacionados
- Modelo de lenguaje de gran tamañoUn gran modelo de lenguaje procesa lenguaje mediante patrones aprendidos. La fluidez no demuestra exactitud ni acceso a datos empresariales actuales.
- IA generativaLa IA generativa produce textos, imágenes o código. La calidad se evalúa según el uso previsto y la información de partida disponible.
- Clasificación de textoLa clasificación de texto asigna categorías definidas. Las categorías y el tratamiento de mensajes ambiguos deben ajustarse a la tarea.
- Ficha de modeloUna ficha de modelo documenta el propósito, las bases, las condiciones de evaluación y los límites conocidos de una versión de un modelo de IA.
- Preparación para la IALa preparación para la IA contempla las bases de un proyecto: objetivo, datos utilizables, capacidades, responsabilidades y funcionamiento.
- Ingeniería de contextoLa ingeniería de contexto prepara la información de cada llamada al modelo: instrucciones, mensajes, fuentes y estados actuales pertinentes.
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