InContext learning en los modelos de lenguaje

Autor: | Última modificación: 3 de enero de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos
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En el emocionante mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el término InContext learning ha ganado un protagonismo inmenso en la última década. La creciente necesidad de modelos de lenguaje más avanzados y efectivos ha llevado a la evolución de los modelos tradicionales hacia algo más poderoso: el aprendizaje en contexto. En este artículo, exploramos cómo el InContext learning está revolucionando el campo de los modelos de lenguaje y cómo está dando forma al futuro de la inteligencia artificial.

inContext learning

¿Qué es InContext learning?

Para comprender completamente el concepto de InContext learning en los modelos de lenguaje, primero debemos familiarizarnos con los modelos de lenguaje en sí. Estos modelos, como el famoso GPT (Generative Pre-trained Transformer), son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar y generar texto de manera coherente y contextuada. Sin embargo, los modelos de lenguaje tradicionales a menudo carecen de la habilidad de «aprender» del contexto en el que se utilizan.

El InContext learning, por otro lado, se refiere a la capacidad de un modelo de lenguaje para adaptarse y mejorar su desempeño a medida que se le somete a más contextos y se le entrena con datos específicos. En esencia, es la evolución lógica de los modelos de lenguaje tradicionales hacia sistemas más avanzados y adaptativos.

La importancia del contexto en el aprendizaje

Los modelos de lenguaje basados en InContext learning son capaces de entender y procesar el lenguaje natural en un nivel mucho más profundo. Esto se traduce en una comunicación más efectiva y coherente con los usuarios finales. ¿Cómo lo logran? A través del context learning.

Context learning y prompt engineering

El context learning implica que el modelo de lenguaje no solo comprenda las palabras en sí, sino también el contexto en el que se utilizan. Esto significa que puede adaptarse a diferentes situaciones y generar respuestas más precisas y relevantes. Para lograr esto, el prompt engineering es esencial. Es el proceso de diseñar preguntas o comandos de manera específica para obtener las respuestas deseadas del modelo.

Modelos más grandes, resultados mejores

Con el InContext learning, los modelos de lenguaje se benefician de entrenamientos más extensos y datos más variados. Esto les permite ofrecer respuestas más acertadas y completas. Los modelos más grandes, como GPT-3, han demostrado un rendimiento excepcional en tareas de procesamiento de lenguaje natural, gracias a su capacidad para aprender en contexto.

El futuro de la inteligencia artificial y el aprendizaje en contexto

El InContext learning está cambiando fundamentalmente la forma en la que interactuamos con la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje. Desde asistentes virtuales más inteligentes hasta sistemas de traducción automática más precisos, el aprendizaje en contexto está en el corazón de estas innovaciones.

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El InContext learning en los modelos de lenguaje está revolucionando la forma en la que interactuamos con la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural. Esta evolución está abriendo nuevas puertas en el mundo de la tecnología y tú puedes formar parte de esta transformación. Si estás listo para dar el siguiente paso hacia una carrera emocionante y llena de posibilidades y te interesa el diseño de interfaces y experiencia de usuario, no dudes en unirte al Diseño UX/UI AI Driven Full Stack Bootcamp de KeepCoding. ¡Tu futuro en el sector tecnológico te espera!

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