Glosario de inteligencia artificial

Sistema de IA capaz de planificar y ejecutar una serie de acciones para alcanzar un objetivo, con poca intervención humana.

Sistema autónomo que utiliza un LLM para planificar y ejecutar acciones con el fin de alcanzar un objetivo.

Respuesta de un modelo de IA que parece creíble pero que es factualmente falsa o inventada.

Interfaz que permite a una aplicación invocar las funciones de un servicio —incluyendo un modelo de IA— mediante peticiones HTTP.

Aprendizaje a partir de datos sin labels, donde el modelo descubre por sí mismo estructuras.

Método de aprendizaje en el que un agente aprende a actuar mediante ensayo y error maximizando una recompensa.

Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para aprender representaciones complejas.

Aprendizaje a partir de ejemplos etiquetados (entrada → salida esperada).

Uso de la IA para ejecutar automáticamente tareas repetitivas o cognitivas en lugar de una persona.

Base de datos especializada en el almacenamiento y la búsqueda de embeddings por similitud semántica.

Programa conversacional que dialoga con un usuario en lenguaje natural.

Disciplina de la IA que enseña a las máquinas a interpretar el contenido de imágenes y vídeos.

Asistente de IA integrado en una herramienta para sugerir, completar o ejecutar acciones junto al usuario.

Conjunto estructurado de datos utilizado para entrenar, validar o evaluar un modelo de IA.

Procedimiento que entrena a un pequeño modelo "alumno" para imitar a un gran modelo "profesor" y conservar la calidad a menor coste.

Representación vectorial de un texto, una imagen o un objeto, que captura su significado en un espacio numérico.

Reentrenamiento de un modelo preexistente con un conjunto de datos específico para adaptarlo a un dominio.

Encadenamiento estructurado de pasos donde una o varias IA realizan tareas en un proceso empresarial.

Familia de modelos de IA capaces de crear contenidos nuevos (texto, imagen, audio, vídeo, código) a partir de un prompt.

Disciplina que diseña sistemas capaces de ejecutar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Modelo de lenguaje entrenado con inmensos corpus de texto para comprender y generar lenguaje natural.

Rama de la IA en la que los modelos aprenden patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas explícitas.

Protocolo abierto que estandariza la conexión entre un modelo de IA y herramientas o fuentes de datos externas.

Capacidad de un modelo de IA para comprender y generar varias modalidades (texto, imagen, audio, vídeo) dentro de un mismo sistema.

Campo de la IA dedicado a la comprensión y generación del lenguaje humano.

Instrucción en lenguaje natural enviada a un modelo de IA generativa para obtener una respuesta.

Disciplina consistente en diseñar instrucciones eficaces para obtener el mejor resultado de un LLM.

Técnica que reduce la precisión numérica de los pesos de un modelo para hacerlo más ligero y más rápido.

Técnica que combina la búsqueda de información en una base de conocimientos y la generación por un LLM.

Modelo inspirado en el cerebro, compuesto por capas de neuronas artificiales que transforman progresivamente los datos.

Tecnología que transcribe automáticamente la voz en texto escrito.

Tecnología que sintetiza una voz realista a partir de un texto escrito.

Unidad de texto (a menudo un fragmento de palabra) —un token— que un modelo de lenguaje maneja tanto en la entrada como en la salida.

Arquitectura de red neuronal basada en el mecanismo de atención, que está en la base de los LLM modernos.

Número máximo de tokens que un modelo puede considerar a la vez en entrada y en salida.

Capacidad de un modelo de IA para analizar, comprender y generar imágenes o vídeos.