Si hablamos de (IA) hay que decir que sigue creciendo vertiginosamente, un ejemplo de ello son los Modelos de Lenguaje Contextual (Contextual Language Models, CLMs).
Estos modelos fueron diseñados para comprender y generar lenguaje natural de una manera que tenga en cuenta el contexto en el que se encuentran, lo que los convierte en modelos más efectivos y precisos en comparación con los tradicionales.
Comprensión del contexto
Su fortaleza como su nombre lo indica es la comprensión del contexto, por ejemplo pueden mantener el contexto de un documento de mejor manera que otros modelos y entender relaciones complejas existentes en dicho documento.
Contextualizar una conversación o un documento son tareas complejas para cualquier modelo de IA, es la razón por la que existan este tipo de modelos especializados.
Sobre todo se trata de alcanzar nuestra capacidad como humanos de contextualizar, de saber el contexto de un libro que estamos leyendo o una conversación con familiares o amigos, de igual manera la (IA) intenta alcanzar estas características humanas mediante los Modelos de Lenguaje Contextual.
Respuestas más precisas
Estos ya mencionados modelos permiten generar respuestas mas precisas, al comprender el contexto, los CLMs pueden generar respuestas que son no solo correctas, sino también relevantes y coherentes con la información proporcionada en la conversación o el texto.
Tareas complejas
Esta capacidad los hace muy eficientes en tareas complejas como: pruebas de campo, preguntas y respuestas y la capacidad de generar contenido que permanece fiel a las fuentes de información entre otras.
Los CLMs se utilizan en diversas industrias para mejorar la interacción y el compromiso con los clientes. Por ejemplo, en el sector financiero, pueden responder preguntas complejas sobre productos y servicios financieros de manera precisa y contextualizada.
En el ámbito legal, pueden ayudar a generar documentos y responder consultas legales basadas en un contexto específico.
Una de las tecnologías que usan los Modelos de Lenguaje Contextual es la Generación Aumentada por Recuperación (aquí tienes un artículo donde hablo sobre esta tecnología), un ejemplo de estos modelos es RAG 2.0 de Contextual AI, que recupera información relevante de fuentes externas y la utiliza para generar respuestas precisas y actualizadas (Contextual AI).
Esto ha sido todo por ahora, espero que este artículo sea de buen provecho, si llegaste hasta aquí, déjame tu comentario. Nos vemos en otra entrega de «Inteligencia Artificial Para Todos».
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Muy buen tema