IA vs. Buscador: Desmontando el Mito del Aprendizaje Continuo y Descubriendo el Poder del RAG
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IA vs. Buscador: Desmontando el Mito del Aprendizaje Continuo y Descubriendo el Poder del RAG
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El episodio "IA: ¿Cómo se actualizan los modelos?" explora cómo los modelos de inteligencia artificial (IA) y los motores de búsqueda obtienen y procesan la información, desmintiendo la idea de que las IA escanean la web en tiempo real en busca de cada respuesta. El autor presenta respuestas detalladas de Gemini, ChatGPT y Claude, quienes explican sus respectivos procesos de entrenamiento. Las IA revelan que se entrenan con grandes conjuntos de datos preprocesados (como Common Crawl o C4) sin conexión y periódicamente, a diferencia de los rastreadores de búsqueda tradicionales (como Googlebot), que indexan la web continuamente. Las búsquedas generativas emplean un proceso como la Recuperación-Generación Aumentada (RAG), donde la información relevante se recupera de índices de búsqueda actualizados y luego el modelo de lenguaje la sintetiza para generar una respuesta coherente, con las fuentes citadas. En resumen, existe una clara distinción entre la recopilación de datos para el entrenamiento de la IA y los algoritmos utilizados para las búsquedas tradicionales y generativas, aunque todas se basan en la vasta biblioteca de la web.