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    Artificial Intelligence and Large Language Models

    Kutub Thakur, Helen G. Barker, Al-Sakib Khan Pathan

    Editorial
    CRC Press
    Año
    2024
    Páginas
    ~291
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Manual divulgativo y formativo que proporciona una introducción estructurada a los principios de la inteligencia artificial y la evolución de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), focalizándose en el funcionamiento y auge de la tecnología de ChatGPT (versiones GPT-3.5 y GPT-4). Publicado en 2024 por CRC Press / Chapman & Hall, el texto está diseñado para estudiantes universitarios, educadores, analistas y profesionales de diversos sectores técnicos o interdisciplinarios que cuentan con conocimientos generales de informática y desean entender los fundamentos de la revolución de la IA sin perderse en tecnicismos excesivos.

    El recorrido temático abarca desde los conceptos esenciales del aprendizaje automático y las redes neuronales hasta las bases del procesamiento del lenguaje natural (tokenización, modelos de lenguaje estadísticos y representaciones vectoriales). Explica con detalle la arquitectura Transformer basada en mecanismos de atención (self-attention), la pila tecnológica de ChatGPT, las etapas de preentrenamiento y ajuste fino supervisado, y el aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF). Asimismo, analiza las diferencias operativas entre versiones del modelo, pautas esenciales de ingeniería de prompts y casos de uso en educación, programación y entornos profesionales.

    El libro adopta un enfoque eminentemente conceptual y explicativo, complementado con orientaciones metodológicas para interactuar de forma óptima con herramientas conversacionales basadas en GPT. Su mayor virtud es ofrecer una panorámica accesible y rigurosa sobre el funcionamiento interno de los LLMs y su impacto sociocultural y tecnológico, ideal para quienes buscan una comprensión global sólida; sin embargo, no contiene proyectos prácticos de programación, desarrollo de software en Python ni pipelines de integración mediante API. Conviene tener una noción elemental de lógica informática y algoritmos para aprovechar plenamente los capítulos dedicados a las redes Transformer.

    • Inteligencia Artificial
    • Large Language Models
    • ChatGPT
    • Procesamiento de Lenguaje Natural
    • Arquitectura Transformer
    • Mecanismos de atención
    • RLHF
    • Prompt Engineering
    • Redes neuronales
    • Casos de uso de IA

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Teórico

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