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Modelos que crean contenido nuevo (texto, imágenes, música, código) a partir de patrones aprendidos.

Hipotética IA con capacidad cognitiva comparable o superior a la humana en cualquier tarea.

IA enfocada en tareas específicas; no posee inteligencia general ni conciencia.

Parámetro de configuración fijado antes del entrenamiento (tasa de aprendizaje, capas…).

Atajos o reglas prácticas para resolver problemas cuando la solución perfecta es impracticable.

Algoritmo de optimización que ajusta parámetros en la dirección que más reduce el error.

Familia de LLMs de OpenAI: generativos y pre-entrenados en grandes corpus.

Acelera cálculos masivos de Deep Learning, reduciendo tiempos de entrenamiento.

Capacidad de rendir bien con datos nuevos tras entrenar con un conjunto limitado.

Mide la discrepancia entre predicción y realidad; el entrenamiento busca minimizarla.