¿Qué es el entrenamiento de modelos de IA? Todo lo que necesita saber

La IA no es consciente. La IA utiliza una mezcla mucho más simple de algoritmos que no pueden “pensar” ni “sentir”. Este proceso simplificado se llama “modelo”. Gracias a los nuevos métodos de entrenamiento, los modelos son más inteligentes, más eficientes y están cada vez más integrados en nuestra vida cotidiana.

Si tienes curiosidad por entrenar a tu propia IA, sigue leyendo para conocer a fondo el proceso.

¿Qué es la formación en IA (y por qué debería importarte)?

Enseñamos a los modelos de IA mediante un proceso de entrenamiento. Los humanos primero aprenden a comer, andar y hablar. Los LLM aprenden primero lo básico, como las matemáticas, la lectura y la estructura de las frases. A medida que avances en la escuela, aprenderás habilidades cotidianas como matemáticas y lectura. Luego, aprenderás otras habilidades que nunca necesitarás. La IA también sigue un proceso similar. Una vez que pueden procesar datos de entrada y generar resultados, los modelos se entrenan utilizando conjuntos de datos más grandes de lo que tú o yo podríamos imaginar.

Gracias a nuevos métodos, estos conjuntos de datos se están reduciendo. Los conjuntos de datos más pequeños generan modelos más pequeños. Mejores datos engendran una IA más ágil y eficaz. Google y Microsoft ya comercializan portátiles con IA integrada. A medida que mejora la computación, los modelos se vuelven más eficientes. Pronto, la IA funcionará de forma nativa en el hardware de los smartphones. En 2050, es posible que mantengas profundas conversaciones filosóficas con tu tostadora.

Formación en IA en el mundo real

Los modelos de IA ya se utilizan en muchos lugares en los que nunca pensarías buscar. A estas alturas, todos estamos familiarizados con los chatbots y los generadores de imágenes. Las aplicaciones de la IA y el aprendizaje automático en el mundo real van mucho más allá de lo que imaginas.

• Sanidad: Los modelos se entrenan cada vez más con datos médicos. A menudo se utilizan para acelerar los diagnósticos y detectar enfermedades raras con las que los médicos no suelen encontrarse.
• Productos farmacéuticos: Los modelos crean compuestos hipotéticos y analizan su eficacia. Estos pseudoensayos pueden ahorrar años -incluso décadas- de ensayo y error en comparación con los métodos tradicionales.
• Finanzas: A finales de la década de 2010, la gente se dio cuenta de lo eficientes que son los modelos de IA a la hora de analizar patrones de negociación. Hoy en día, la negociación basada en IA es un estándar del sector, tanto para las criptomonedas como para las acciones.
• Entretenimiento: Netflix, Spotify e incluso YouTube utilizan modelos entrenados para recomendarte nuevos contenidos. Es probable que estos modelos analicen tu consumo de medios para predecir con exactitud lo que vas a disfrutar a continuación. ¿Recuerdas cuando las recomendaciones de Netflix eran una basura? Su mejora está directamente relacionada con el auge de la IA.
• Aeroespacial: La NASA utiliza modelos de IA para analizar datos planetarios. Esto permite estudiar mejor la Tierra y también planetas lejanos.

La lista anterior es sólo la punta del iceberg. El aprendizaje sin disparos permite ahora a la IA tomar decisiones con datos que nunca ha visto. A medida que surgen nuevos métodos de entrenamiento, los modelos de alta calidad se integran cada vez más en tu vida cotidiana. Imagina un horno que sabe cómo cocinar tu comida a la perfección… ¡no estamos lejos de eso!

Proceso de formación de modelos de IA

Cuando enseñamos a un niño a leer, no le damos una enciclopedia y nos vamos. Primero le enseñamos las letras. Luego pasamos a las palabras y, finalmente, a las frases. De las frases pasamos a los párrafos y luego a los libros completos. Estos mismos pasos graduales se aplican a los modelos de IA. Primero, un modelo aprende a procesar datos de entrada (leer datos). Después, aprende a generar resultados. Después de un entrenamiento suficiente, un modelo puede empezar a aprender por sí solo. Una vez que lo hemos perfeccionado, probamos e implantamos el modelo para su uso en el mundo real.

Paso 1: Preparación de los datos

Los modelos necesitan datos. Antes de elegir un modelo, hay que decidir con qué datos entrenarlo. Los datos deben estar limpios, bien formateados y reflejar patrones del mundo real.

Los datos brutos suelen ser ruidosos, incoherentes e incompletos. Antes de introducirlos en el modelo, hay que limpiarlos y formatearlos. Tanto si el modelo se entrena con datos estructurados, como hojas de cálculo, como con datos totalmente desestructurados, como textos y vídeos, la calidad y la relevancia son fundamentales. No entrenarías a un horno que se cocina solo para jugar al golf.

Los datos de alta calidad acortan el tiempo de formación y producen un modelo pequeño pero inteligente. Nuestro mercado de conjuntos de datos ofrece datos limpios y listos para usar.

Paso 2: Selección de un modelo de entrenamiento

Debe seleccionar el modelo de entrenamiento adecuado para la IA que desea crear. Puedes utilizar uno de los modelos siguientes, o una combinación de ellos.

• Grandes modelos lingüísticos: A menudo utilizados para chatbots. Se entrenan con grandes conjuntos de datos y se diseñan para procesar el lenguaje humano de forma natural. Los LLM leen y generan texto haciendo predicciones basadas en sus datos de entrenamiento. ChatGPT, Claude y DeepSeek son ejemplos de LLM.
• Redes neuronales convolucionales: Estos modelos se utilizan para analizar imágenes y vídeos. Algunos ejemplos reales son ResNet, EfficientNet y YOLO (You Only Look Once).
• Redes neuronales recurrentes y transformadores: Estos modelos destacan en predicción, reconocimiento de voz y datos secuenciales. GPT y BERT son ejemplos muy utilizados. Los LLM son en realidad una rama de los transformadores.
• Árboles de decisión y bosques aleatorios: Los árboles de decisión y los bosques aleatorios son ideales para la clasificación de datos y el modelado predictivo. Este tipo es el mejor para modelos financieros y evaluación de riesgos. Algunos ejemplos son XGBoost, CatBoost y DecisionTreeClassifier de Scikit-learn.
• Modelos de aprendizaje por refuerzo: Deep Q-Networks (DQN), AlphaGo y PPO (Proximal Policy Optimization) utilizan el aprendizaje por refuerzo. Es lo mejor cuando tu modelo de IA necesita aprender estrategias a lo largo del tiempo. Los Roombas navegan por el salón y evitan los muebles gracias al aprendizaje por refuerzo.

Paso 3: Entrenamiento del modelo

La formación es un proceso lento. Al igual que el aprendizaje de una nueva habilidad, es un bucle continuo de ejercicios, retroalimentación y ajustes. El modelo sigue mejorando hasta que puede cumplir su propósito.

1. Entrada y procesamiento: El modelo recibe datos (etiquetados o sin etiquetar) para su procesamiento.
2. Aprendizaje y ajuste: A medida que el modelo procesa los datos, encuentra relaciones y hace generalizaciones. Proporcionamos información al modelo para mejorar su precisión y su toma de decisiones.
3. Puesta a punto: Una vez que nuestros ajustes empiezan a tomar forma, podemos centrarnos en otros más detallados, la puesta a punto. En esta fase, el modelo ya puede realizar muchas tareas de forma eficiente, pero no está del todo listo para la producción.

Paso 4: Validación y ajuste

Imagínate que te presentas al examen de conducir sin haber conducido nunca un coche. Has aprobado la parte escrita del examen de conducir, pero no tienes experiencia. Sabes que el acelerador hace que el coche acelere y que los frenos detienen el vehículo. Entiendes que el volante te permite girar. Te pones al volante y enseguida te das cuenta de que no estás preparado. No sincronizas los pedales correctamente, giras con demasiada fuerza y ¡ZAS! acabas de tener tu primer accidente de coche. Al volante, no sólo necesitas la teoría, necesitas experiencia.

Durante la validación y el ajuste, el modelo se prueba en situaciones reales. Esto puede incluir conversaciones en profundidad, modelado financiero, generación de imágenes, etc. El modelo necesita practicar y perfeccionar sus capacidades en el mundo real. Durante esta fase, el desarrollador realiza ajustes precisos para asegurarse de que funciona correctamente. Al parar un coche, no se frena de golpe, sino que se pisa el pedal suavemente y se detiene con suavidad. Del mismo modo, tu modelo de IA aprende a generar resultados que se ajustan con precisión a tus objetivos.

Paso 5: Pruebas y despliegue

¿Usarías un medicamento que nunca se ha probado? Sobre el papel, todo parece bueno, pero se desconocen por completo los efectos secundarios y no se ha demostrado su eficacia. Esto suena un poco peligroso, ¿no?

Tampoco conviene desplegar un modelo no probado. A finales de la década de 2010, unas IA mal entrenadas se desplegaron en producción después de haber sido entrenadas en las redes sociales. Unas pruebas adecuadas podrían haber evitado la vergüenza corporativa y las consecuencias sociales que siguieron.

“Hazle un fuego a un hombre y se calentará un día. Préndele fuego y estará caliente el resto de su vida, o hasta que el prototipo no probado le explote en la cara”. –Terry Pratchett

Una vez que el modelo ha sido sometido a pruebas rigurosas, está listo para su despliegue. Si una prueba falla, la perfeccionamos y volvemos a intentarlo.

Retos de la formación de modelos

La formación en inteligencia artificial no es un camino de rosas. Hay muchos escollos que debemos evitar. Los mayores problemas de la formación en IA son los mismos que afectan al desarrollo de software en general.

• Datos pobres o contaminados: Si entrenas un modelo utilizando basura, obtienes un modelo basura.
• Pruebas débiles o inexistentes: Tienes que probar todos los escenarios posibles. De lo contrario, acabarás como el tipo de la cita de Terry Pratchett.
• Problemas de caja negra: Las redes neuronales suelen llamarse “cajas negras”. Aún no entendemos del todo cómo funcionan. Sabemos que una neurona dispara y habla con otras. Depurar una red neuronal es como pedirle a un neandertal que haga cirugía cerebral… con un garrote.

El futuro de la formación de modelos

La formación en IA está evolucionando de formas que no creíamos posibles. Hoy en día, puedes preguntarle a un LLM cómo construir un LLM y te lo dirá. Pronto, los modelos de IA entrenarán directamente a otros modelos de IA. Menos mal que no tienen sentimientos, los trabajadores humanos nunca disfrutaron entrenando a sus sustitutos.

Gracias al aprendizaje de pocos disparos, los datos de formación y los modelos de IA se están reduciendo. Cada día surgen nuevos métodos más eficaces. Los modelos más inteligentes se ejecutan en hardware más débil. Con cada avance en formación, nos acercamos más a la tostadora filosóficamente ilustrada… y a otras cosas más útiles.

Conclusión

Sin una formación adecuada, los modelos de IA se estrellan. Hemos recorrido un largo camino, pero sólo estamos empezando a arañar la superficie. A medida que la IA se integre más en nuestra vida cotidiana, las innovaciones que veremos en los próximos 10 años son insondables. Hace un par de años, ChatGPT 3.5 revolucionó el mundo, pero esto no fue más que el principio. Si quieres entrenar tu propio modelo de IA, echa un vistazo a nuestras herramientas de IA.

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