Glossary

0-9

6DoF pose estimation 4D data 5G + AI 1-shot learning 0-shot learning 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 2-stage detector 9-layer network

A

Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation Foundation Model

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Generative AI Graph Neural Network (GNN)

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

K-Shot Learning Kernel Trick K-means Clustering Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

NLP / Natural Language Processing Novelty Detection / Anomaly Detection NLU / Natural Language Understanding Normalization Neural Network

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Validation Set Vision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem XAI / Explainable AI X-axis / feature axis XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUV Yoga of AI

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zygosity in augmentation

¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM)?

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son tecnologías avanzadas en el campo del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), diseñadas para comprender y generar el lenguaje humano a través del aprendizaje profundo. Se entrenan con grandes cantidades de datos textuales, lo que les permite realizar diversas tareas, como generación de texto, traducción y respuesta a preguntas. La arquitectura de estos modelos se basa a menudo en la estructura de transformadores, que mejora significativamente la capacidad de comprensión contextual.

La importancia de los LLM radica en sus amplias aplicaciones en chatbots, asistentes virtuales, generación de contenido y asistencia en programación. Pueden manejar múltiples idiomas y adaptarse a diferentes contextos, lo que los hace cada vez más valorados en los sectores empresarial y tecnológico. Ejemplos notables de LLM incluyen la serie GPT de OpenAI, BERT y T5 de Google.

Aunque los LLM ofrecen numerosas ventajas, como el procesamiento eficiente de información y la generación de contenido, también presentan desventajas, como sesgos en los datos de entrenamiento y preocupaciones sobre la autenticidad y seguridad del contenido generado. Por lo tanto, al utilizar LLM, es crucial tener en cuenta estos riesgos y limitaciones potenciales.

En el futuro, se espera que los LLM avancen en áreas como la comprensión multilingüe, la generación de contenido personalizada y la interacción humano-computadora. Con el avance tecnológico y el aumento de la capacidad computacional, podemos prever que los LLM desempeñarán un papel aún más significativo en diversos campos.