IA Generativa
La IA generativa se refiere a una categoría de modelos de inteligencia artificial que poseen la capacidad de crear contenido nuevo y coherente, que puede manifestarse en forma de texto, imágenes, audio, vídeo y, especialmente para nosotros, código fuente.
En el centro de la IA generativa se encuentran los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés: Large Language Models).¹ Piensa en ellos como cerebros digitales increíblemente avanzados, construidos sobre arquitecturas de redes neuronales conocidas como Transformers.
La arquitectura Transformer revolucionó el procesamiento del lenguaje natural y otras secuencias de datos (como el código) gracias a su mecanismo de atención (attention mechanism).² Este mecanismo permite al modelo ponderar la importancia de diferentes partes de la secuencia de entrada al generar una salida, capturando dependencias y contextos complejos, tanto a corto como a largo alcance. Es esta capacidad la que los hace extraordinariamente efectivos para entender la gramática, la sintaxis y la semántica del código en múltiples lenguajes de programación.
La “magia” de estos LLMs radica en la escala y diversidad en su entrenamiento. Han sido alimentados con cantidades masivas de texto y, muy importante, a miles de millones de líneas de código provenientes de repositorios públicos (como GitHub), documentación técnica, foros de discusión y una vasta literatura especializada. Este exhaustivo proceso de aprendizaje les permite:
- Comprender la sintaxis y semántica de lenguajes como Python, JavaScript, Java, C#, Go, Rust, entre otros.
- Aprender patrones de diseño, buenas prácticas de codificación, e incluso identificar y replicar estilos de programación específicos.
- Generar desde fragmentos de código (boilerplate, funciones específicas) y scripts completos hasta explicaciones detalladas de algoritmos, documentación técnica legible o asistir en la depuración y refactorización de código.
No se trata simplemente de generar texto que imita la escritura humana; estos modelos pueden producir respuestas que son contextualmente relevantes y funcionalmente correctas en una amplia gama de tareas de desarrollo.
Referencias
Sección titulada «Referencias»- ¹ Microsoft Azure. (s.f.). What are large language models (LLMs)?
- ² Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, L. & Polosukhin, I. Attention is All You Need. Advances in neural information processing systems, 30.