La IA generativa hace referencia al uso de la IA para crear contenido, como texto, imágenes, música, audio y vídeos. La IA generativa usa modelos básicos, es decir, grandes modelos de IA, que pueden realizar varias tareas a la vez y realizar tareas listas para usar, como resúmenes, preguntas y respuestas, clasificación, etc. Además, al llevar a cabo una preparación mínima, los modelos de base se pueden adaptar a casos prácticos concretos con muy pocos datos de ejemplo. Actualmente, los LLM+AI es lo que vemos en todos los procesos. LLM (Large Language Model) es el más conocido de los modelos de fundación. Se utiliza para resolver problemas de lenguaje con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la técnica de entrenamiento de IA llamada Transformers. La IA generativa es un tipo de deep learning. Google es pionera en la inteligencia artificial , Sundar Pichai, Director Ejecutivo de Google, dijo que esta es una compañía que aplica IA en 2016 y ahora, el número uno con respecto a research con Inteligencia Artificial es Google. ¿Cómo comenzó todo? Todo inició con Alpha Go, que fue creado por la empresa google DeepMind, es el primer videojuego hecho con IA en un cuadrante como que fuera ajedrez y es aquí la primera vez donde se aplica el concepto de IA. Esto fue en 2016. En 2017, Google lanzó su paper de Transformers, este fue un paper creado por google y en 2023 lanzan Bard, la herramienta de inteligencia artificial y bot conversacional que usa la IA generativa de Google para aumentar tu productividad. Modelo Codey de Google: Esta herramienta de inteligencia artificial generativa permite a los programadores crear código de manera más eficiente. Codey utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar y comprender el código existente, lo que le permite recomendar patrones y estructuras de código más eficientes. Además, Codey también puede generar código por sí mismo, lo que puede ayudar a los desarrolladores a acelerar el proceso de programación y mejorar la calidad del código. Con Codey, Google espera ayudar a los programadores a ser más productivos y a crear software más avanzado y eficiente. Con todas estas herramientas, Anita explica que podemos re imaginar cómo interactuamos, re imaginar cómo creamos y re imaginar cómo co creamos.