¿Qué es el entrenamiento de un modelo de IA?
Entrenar un modelo de inteligencia artificial es enseñarle con ejemplos. Se le entregan grandes volúmenes de datos, como textos, imágenes o audios, y el modelo va ajustando sus valores internos, llamados parámetros, para cometer cada vez menos errores.
Es parecido a cómo un estudiante se prepara para un examen haciendo miles de ejercicios. Al principio se equivoca mucho, pero cada corrección le ayuda a mejorar. Al final, puede resolver problemas nuevos que no había visto antes.
El entrenamiento de los modelos grandes requiere enormes cantidades de datos, computadores especializados y mucha electricidad. Por eso solo unas pocas empresas en el mundo entrenan los modelos más avanzados, y el resto los usa a través de aplicaciones o APIs.
Importa saberlo porque explica varias cosas: por qué una IA puede no conocer noticias recientes (su entrenamiento terminó en cierta fecha) y por qué puede repetir errores o sesgos que venían en los datos con que aprendió.
Si le preguntas a una IA por algo muy reciente y no lo sabe, puede ser porque ocurrió después de su fecha de corte de entrenamiento.
