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¿Qué es un modelo generativo?

Los modelos generativos utilizan el machine learning para descubrir patrones en los datos y generar datos nuevos. Conoce su importancia y sus aplicaciones en la IA.
abr 2024  · 11 min leer

Un modelo generativo es un tipo de modelo de machine learning cuyo objetivo es aprender los patrones o las distribuciones de datos subyacentes para generar nuevos datos similares. Básicamente, es como enseñar a un ordenador a inventar sus propios datos basándose en lo que ha visto antes. La importancia de este modelo reside en su capacidad de creación, que tiene vastas implicaciones en diversos campos, del arte a la ciencia.

Explicación de los modelos generativos

Los modelos generativos son una piedra angular en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Su función principal es comprender y captar los patrones o distribuciones subyacentes de un conjunto de datos dado. Una vez aprendidos estos patrones, el modelo puede generar nuevos datos que compartan características similares con el conjunto de datos original.

Imagina que estás enseñando a un niño a dibujar animales. Tras enseñarle varias fotos de distintos animales, el niño empieza a comprender las características generales de cada animal. Con algo de tiempo, el niño podría dibujar un animal que no haya visto nunca, combinando las características que ha aprendido. Esto es análogo al funcionamiento de un modelo generativo: aprende de los datos a los que está expuesto y crea algo nuevo basándose en ese conocimiento.

La distinción entre modelos generativos y discriminativos es fundamental en machine learning:

Modelos generativos: Estos modelos se centran en comprender cómo se generan los datos. Su objetivo es aprender la distribución de los datos. Por ejemplo, si miramos fotos de gatos y perros, un modelo generativo intentaría comprender qué hace que un gato parezca un gato y un perro parezca un perro. Así podría generar nuevas imágenes que se parecieran a gatos o perros.

Modelos discriminativos: Estos modelos, en cambio, se centran en distinguir entre distintos tipos de datos. No necesariamente aprenden o comprenden cómo se generan los datos, sino que aprenden los límites que separan una clase de datos de otra. Utilizando el mismo ejemplo de gatos y perros, un modelo discriminativo aprendería a distinguir entre ambos, pero no sería necesariamente capaz de generar una nueva imagen de un gato o un perro.

En el ámbito de la IA, los modelos generativos desempeñan un papel fundamental en las tareas que requieren la creación de nuevos contenidos. Puede ser sintetizando rostros humanos realistas, componiendo música o incluso generando contenido textual. Su capacidad para "inventar" nuevos datos los hace inestimables en situaciones en las que se necesita contenido original, o en las que es beneficioso aumentar los conjuntos de datos existentes.

Básicamente, mientras que los modelos discriminativos destacan en tareas de clasificación, los modelos generativos brillan por su capacidad de creación. Esta destreza creativa, combinada con su profundo conocimiento de las distribuciones de datos, posiciona a los modelos generativos como una poderosa herramienta de IA.

Tipos de modelos generativos

Los modelos generativos tienen diferentes formas, cada una con su enfoque único para comprender y generar datos. Aquí tienes una lista más completa de algunos de los tipos más destacados:

  • Redes bayesianas. Son modelos gráficos que representan las relaciones probabilísticas entre un conjunto de variables. Son especialmente útiles en situaciones en las que es crucial comprender relaciones causales. Por ejemplo, en el diagnóstico médico, una red bayesiana podría ayudar a determinar la probabilidad de una enfermedad dado un conjunto de síntomas.
  • Modelos de difusión. Estos modelos describen cómo se propagan o evolucionan las cosas a lo largo del tiempo. Suelen utilizarse en situaciones como comprender cómo se propaga un rumor en una red o prever la propagación de un virus en una población.
  • Redes generativas adversativas (GAN). Las GAN constan de dos redes neuronales, la generadora y la discriminativa, que se entrenan juntas. La generadora intenta producir datos, y la discriminativa intenta distinguir entre datos reales y generados. Con el tiempo, la generadora se vuelve tan buena que la discriminativa no puede distinguir los datos. Las GAN son populares en tareas de generación de imágenes, como la creación de rostros humanos u obras de arte realistas.
  • Autocodificadores variacionales (VAE). Los VAE son un tipo de autocodificador que produce una representación comprimida de datos de entrada y luego la descodifica para generar nuevos datos. Suelen utilizarse en tareas como la eliminación de ruido de las imágenes o la generación de imágenes nuevas que compartan características con los datos de entrada.
  • Máquinas de Boltzmann restringidas (RBM). Las RBM son redes neuronales con dos capas que pueden aprender una distribución de probabilidad sobre su conjunto de entradas. Se han utilizado en sistemas de recomendación, como sugerir películas en plataformas de streaming basándose en las preferencias del usuario.
  • Redes neuronales PixelRNN. Estos modelos generan imágenes píxel a píxel, utilizando el contexto de los píxeles anteriores para prever el siguiente. Son especialmente útiles en tareas en las que la generación secuencial de datos es crucial, como dibujar una imagen línea a línea.
  • Cadenas de Márkov. Son modelos que prevén estados futuros basándose únicamente en el estado actual, sin tener en cuenta los estados que lo precedieron. Suelen utilizarse en la generación de textos, donde se prevé la siguiente palabra de una frase basándose en la palabra actual.
  • Flujos normalizadores. Son una serie de transformaciones reversibles aplicadas a distribuciones de probabilidad sencillas para producir distribuciones más complejas. Son útiles en tareas en las que comprender la transformación de los datos es crucial, como en la modelización financiera.

Casos de uso de los modelos generativos en el mundo real

Los modelos generativos han penetrado en el consumo generalizado, revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y experimentamos los contenidos, por ejemplo:

  • Creación artística. Artistas y músicos utilizan modelos generativos para crear nuevas obras de arte o composiciones, basándose en estilos que introducen en el modelo. Por ejemplo, Midjourney es una herramienta muy popular que se utiliza para generar obras de arte.
  • Descubrimiento de fármacos. Los científicos pueden utilizar modelos generativos para prever estructuras moleculares de nuevos fármacos potenciales.
  • Creación de contenidos. Los propietarios de sitios web aprovechan los modelos generativos para acelerar el proceso de creación de contenidos. Por ejemplo, el redactor de textos con IA de Hubspot ayuda a los profesionales del marketing a generar entradas de blog, textos para páginas de destino y publicaciones en redes sociales.
  • Videojuegos. Los diseñadores de juegos utilizan modelos generativos para crear entornos o personajes de juego diversos e imprevisibles.

¿Cuáles son las ventajas de los modelos generativos?

Los modelos generativos, con su capacidad única de crear e innovar, ofrecen muchas ventajas, que van más allá de la mera generación de datos. He aquí una inmersión más profunda en los innumerables beneficios que aportan:

  • Aumento de datos. En dominios en los que los datos son escasos o caros, los modelos generativos pueden producir datos adicionales para complementar el conjunto original. Por ejemplo, en imagen médica, donde obtener grandes conjuntos de datos puede ser un reto, estos modelos pueden generar más imágenes para entrenar mejor las herramientas de diagnóstico.
  • Detección de anomalías. Al conocer en profundidad lo que constituyen datos "normales", los modelos generativos pueden identificar con eficiencia anomalías o valores atípicos. Esto es especialmente útil en sectores como el financiero, donde es primordial detectar rápidamente las transacciones fraudulentas.
  • Flexibilidad. Los modelos generativos son versátiles y pueden emplearse en diversos escenarios de aprendizaje, como el aprendizaje no supervisado, semisupervisado y supervisado. Esta adaptabilidad los hace adecuados para una amplia gama de tareas.
  • Personalización. Estos modelos pueden adaptarse para generar contenidos basados en entradas o preferencias específicas del usuario. Por ejemplo, en el sector del entretenimiento, los modelos generativos pueden crear listas de reproducción de música o recomendaciones de películas personalizadas, mejorando la experiencia del usuario.
  • Innovación en el diseño. En campos como la arquitectura o el diseño de productos, los modelos generativos pueden proponer diseños o estructuras novedosos, ampliando los límites de la creatividad y la innovación.
  • Rentabilidad. Al automatizar la creación de contenidos o soluciones, los modelos generativos pueden reducir los costes asociados a la investigación o la producción manual, dando lugar a procesos más eficientes en sectores como la fabricación o el entretenimiento.

¿Cuáles son las limitaciones de los modelos generativos?

Aunque es innegable que los modelos generativos son potentes y transformadores, no están exentos de problemas. He aquí una exploración de algunas de las limitaciones y los retos asociados a estos modelos:

  • Complejidad del entrenamiento. Los modelos generativos, especialmente los sofisticados como las GAN, requieren importantes recursos computacionales y tiempo. Entrenarlos exige un hardware potente y puede consumir muchos recursos.
  • Control de calidad. Aunque pueden producir grandes cantidades de datos, garantizar la calidad y el realismo del contenido generado puede ser todo un reto. Por ejemplo, un modelo puede generar una imagen que parezca realista a primera vista, pero que presente sutiles anomalías al examinarla más de cerca.
  • Sobreajuste. Existe el riesgo de que los modelos generativos se ajusten demasiado a los datos de entrenamiento y produzcan resultados que carezcan de diversidad o estén demasiado ligados a la entrada que han visto.
  • Falta de interpretabilidad. Muchos modelos generativos, especialmente los basados en el aprendizaje profundo, suelen considerarse "cajas negras". Esto significa que puede ser difícil entender cómo toman decisiones o por qué producen determinados resultados, lo que puede ser preocupante en aplicaciones críticas como la sanidad.
  • Cuestiones éticas. La capacidad de los modelos generativos para producir contenidos realistas plantea problemas éticos, especialmente en la creación de deep fakes o contenidos falsificados. Garantizar un uso responsable es primordial para impedir el mal uso o el engaño.
  • Dependencia de los datos. La calidad del resultado generado depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento no son imparciales o no son representativos, los resultados del modelo reflejarán esa parcialidad.
  • Colapso del modo. Especialmente en las GAN, existe un fenómeno llamado colapso del modo en el que la generadora produce variedades limitadas de ejemplos, lo que reduce la diversidad de los resultados generados.

Cómo utilizar los modelos generativos para la ciencia de datos

Modelos generativos como GPT-4 están transformando la forma en que los científicos de datos enfocan su trabajo. Estos grandes modelos lingüísticos pueden generar texto y código similares a los humanos, lo que permite a los científicos de datos ser más creativos y productivos. He aquí algunas formas de aplicar la IA generativa en la ciencia de datos.

Exploración de datos

Los modelos generativos pueden resumir y explicar conjuntos de datos y resultados complejos. Al describir gráficos, estadísticas y conclusiones en lenguaje natural, ayudan a los científicos de datos a explorar y comprender los datos más rápidamente. Los modelos también pueden poner de relieve información y patrones que los humanos pueden pasar por alto.

Generación de código

Para las tareas habituales de la ciencia de datos, como la limpieza de datos, la ingeniería de características y la construcción de modelos, los modelos generativos pueden generar código personalizado. Esto automatiza el trabajo de programación repetitivo y permite a los científicos de datos iterar más rápidamente. Los modelos pueden tomar instrucciones generales y convertirlas en código funcional Python, R o SQL.

Redacción de informes

Redactar informes y presentaciones para explicar los análisis lleva mucho tiempo. Modelos generativos como GPT-4 pueden redactar informes resumiendo conclusiones, visualizaciones y recomendaciones en narraciones coherentes. Los científicos de datos pueden proporcionar viñetas y resultados, y la IA generará un borrador inicial. También puede ayudarte a redactar informes analíticos de datos que incluyan información útil necesaria para que una empresa mejore sus ingresos.

Generación de datos sintéticos

Los modelos generativos pueden crear datos de entrenamiento sintéticos para los modelos de machine learning. Esto ayuda cuando los datos reales son limitados o están desequilibrados. Los datos sintéticos coinciden con los patrones y las distribuciones de los datos reales, lo que permite entrenar eficazmente los modelos.

Creación de proyectos de ML de principio a fin

Los modelos generativos pueden ayudar a crear pipelines completos de machine learning, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación de modelos. Proporcionando objetivos de proyecto generales, los científicos de datos pueden generar código completo para diversas tareas de ML. Aprende a crear un proyecto real de ciencia de datos de principio a fin siguiendo el tutorial Guía de uso de ChatGPT para proyectos de ciencia de datos.

Como científico de datos, creo que ChatGPT es una herramienta de productividad indispensable. Me ayuda a escribir borradores, corregir la gramática, generar código Python y crear imágenes para mis blogs. Donde antes me atascaba en los problemas durante días, ahora puedo pedir ayuda a ChatGPT, y normalmente me proporciona una solución óptima en cuestión de minutos.

¿Quieres saber más sobre IA y machine learning? Consulta los siguientes recursos:

Preguntas frecuentes

¿Es ChatGPT un modelo generativo?

Sí, ChatGPT es efectivamente un modelo generativo. Se basa en la arquitectura de transformadores generativos preentrenados (GPT), diseñada para generar texto coherente y contextualmente relevante en pasajes extensos. Cuando interactúas con ChatGPT, genera respuestas basadas en patrones que ha aprendido de grandes cantidades de datos de texto.

¿En qué se diferencian los modelos generativos de los modelos tradicionales de machine learning?

Los modelos tradicionales de machine learning suelen entrenarse para realizar tareas específicas, como la clasificación o la regresión. Toman datos de entrada y producen una salida específica, como una etiqueta de categoría. Los modelos generativos, en cambio, se entrenan para comprender la distribución subyacente de los datos y pueden generar nuevos ejemplos de datos que se parezcan a los datos de entrenamiento.

¿Están los modelos generativos a salvo del mal uso?

Aunque los modelos generativos tienen numerosas aplicaciones beneficiosas, también pueden utilizarse mal, sobre todo para crear contenidos engañosos, como deep fakes. Es esencial que los desarrolladores y los usuarios aborden estos modelos con responsabilidad y sean conscientes de las implicaciones éticas de su uso.

¿Los modelos generativos requieren muchos datos para el entrenamiento?

Generalmente, los modelos generativos se benefician de grandes conjuntos de datos para captar los intrincados patrones y matices de los datos. Sin embargo, la cantidad exacta de datos necesarios puede variar en función de la complejidad del modelo y de la tarea específica que se realice.

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