Glosario
Vocabulario para pensar la IA
Definiciones de trabajo del Human & Nonhuman Communication Lab. Un vocabulario vivo que crece con cada publicación.
- Agente de IA
- Sistema que recibe un objetivo, planifica una secuencia de acciones, opera herramientas externas y reporta resultados, con grados variables de autonomía.
- AI Visibility
- Capacidad de una persona, institución o contenido para ser descubierto, interpretado y citado por sistemas de inteligencia artificial.
- AI Visibility
- Capacidad de un contenido, persona o institución para ser descubierto, interpretado y citado por sistemas de IA conversacional.
- Alucinación
- Respuesta de un modelo que aparenta corrección pero es factualmente falsa; el término oculta la responsabilidad epistémica del usuario.
- Base vectorial
- Base de datos especializada en almacenar y consultar embeddings para búsqueda semántica.
- Benchmark
- Conjunto estandarizado de pruebas para comparar el desempeño de modelos en tareas específicas.
- Embedding
- Representación vectorial de texto, imagen o audio que captura su significado en un espacio numérico.
- Fine-tuning
- Proceso de adaptar un modelo preentrenado a un dominio o tarea específica con datos adicionales.
- Generative Engine Optimization
- Disciplina editorial enfocada en optimizar contenido para ser citado por motores generativos.
- Grounding
- Anclaje de las respuestas de un modelo en fuentes verificables externas en tiempo de consulta.
- Guardrail
- Mecanismo de control para limitar comportamientos no deseados de un sistema generativo.
- LLM
- Large Language Model: modelo de lenguaje a gran escala entrenado para predecir secuencias de tokens.
- Multimodalidad
- Capacidad de un modelo para procesar y generar contenido en múltiples formatos: texto, imagen, audio y video.
- Prompt
- Instrucción en lenguaje natural que orienta la generación de un sistema de IA.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation: arquitectura que combina recuperación de documentos con generación de texto.
- Self-correction
- Capacidad de un modelo para revisar y corregir sus propias salidas con o sin intervención humana.
- Tasa de alucinación
- Proporción de respuestas factualmente incorrectas que produce un modelo en una tarea dada.
- Temperatura
- Parámetro que regula la aleatoriedad de las respuestas de un modelo: valores bajos producen salidas más conservadoras.
- Token
- Unidad mínima con la que opera un modelo de lenguaje; puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo.
- Transformer
- Arquitectura de red neuronal basada en mecanismos de atención que sustenta a la mayoría de los modelos actuales.
- Ventana de contexto
- Cantidad de tokens que un modelo puede procesar simultáneamente como entrada y salida.