Modelos Autorregresivos

Son modelos basados en inteligencia artificial diseñados para predecir el siguiente elemento de una secuencia utilizando únicamente información de los elementos anteriores.

Funcionan al modelar dependencias temporales o contextuales dentro de los datos secuenciales, como texto, audio o series temporales.

Se denominan autorregresivos porque cada predicción se basa en valores previos generados por el propio modelo, lo que los hace especialmente eficaces para tareas como generación de texto o síntesis de imágenes progresivas.

Estos modelos se entrenan empleando grandes volúmenes de datos y ajustando parámetros para minimizar el error entre las predicciones y los valores reales de los datos.

Ejemplos destacados incluyen arquitecturas como GPT de OpenAI y otros sistemas avanzados capaces de realizar tareas complejas de generación de contenido o traducción automática.