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Los modelos generativos son un tipo de modelos de aprendizaje automático que tienen la capacidad de generar datos nuevos que son similares a los datos de entrenamiento. A diferencia de los modelos discriminativos, que se centran en distinguir entre diferentes categorías, los modelos generativos aprenden la distribución subyacente de los datos de entrada. Esto les permite crear nuevas instancias que pueden imitar la estructura y las características de los datos originales.
Los modelos generativos se utilizan en diversas aplicaciones, como la generación de imágenes, texto, música y otros tipos de contenido. Ejemplos de modelos generativos incluyen las redes generativas antagónicas (GAN) y los modelos de Markov ocultos (HMM). En el campo del procesamiento del lenguaje natural, modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) son inventarios destacados de esta categoría, capaces de producir texto coherente y contextual.
En resumen, los modelos generativos son herramientas potentes en el ámbito del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, que permiten la creación de nuevos datos basados en patrones aprendidos de conjuntos de datos existentes.
Liquid AI Inc., una startup innovadora emergente del MIT, ha presentado oficialmente sus modelos de inteligencia artificial generativa debut, que destacan por su arquitectura subyacente única. Estos modelos, conocidos como Modelos Fundamentales de Liquid (LFMs), prometen un rendimiento excepcional que rivaliza con los mejores modelos de lenguaje grandes actualmente disponibles. […]