Qué conjunto de datos de texto son ejemplos de Inteligencia Artificial Generativa
Una inteligencia artificial generativa o IA generativa es un tipo de sistema de IA capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a indicaciones. Los sistemas de IA generativa utilizan modelos generativos, como los grandes modelos de lenguaje, para muestrear estadísticamente nuevos datos basándose en el conjunto de datos de entrenamiento que se utilizó para crearlos.

Entre los sistemas de IA generativa destacan ChatGPT, un chatbot creado por OpenAI utilizando los modelos de lenguaje GPT-3 y GPT-4 y Bard, un chatbot creado por Google utilizando el modelo LaMDA. Otros modelos de IA generativa incluyen sistemas de inteligencia artificial artística como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E.

La IA generativa tiene aplicaciones potenciales en un amplio abanico de sectores, como el desarrollo de software, el marketing y la moda La inversión en IA generativa se disparó a principios de la década de 2020, con grandes empresas como Microsoft, Google y Baidu, así como numerosas empresas más pequeñas que desarrollan modelos de IA generativa.

Modalidades
Una detallada pintura al óleo de figuras en una escena de ópera futurista
Théâtre d'Opéra Spatial, una imagen generada por Midjourney
Un sistema de IA generativa se construye aplicando el aprendizaje automático no supervisado o autosupervisado a un conjunto de datos. Las capacidades de un sistema de IA generativa dependen de la modalidad o tipo del conjunto de datos utilizado.

Texto: Los sistemas de IA generativa entrenados en palabras o tokens de palabras incluyen GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 y otros (ver Lista de grandes modelos lingüísticos). Son capaces de procesar el lenguaje natural, traducir automáticamente y generar lenguaje natural, y pueden utilizarse como modelos básicos para otras tareas. Entre los conjuntos de datos se incluyen BookCorpus, Wikipedia y otros (ver Lista de corpus de texto).
Código: Además del texto en lenguaje natural, los grandes modelos lingüísticos pueden entrenarse con texto en lenguaje de programación, lo que les permite generar código fuente para nuevos programas informáticos Entre los ejemplos se incluye OpenAI Codex.
Imágenes: Entre los sistemas de IA generativa entrenados en conjuntos de imágenes con leyendas de texto se incluyen Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion y otros (véase Arte de inteligencia artificial, Arte generativo, Medios sintéticos). Se suelen utilizar para la generación de texto a imagen y la transferencia de estilos neuronales. Entre los conjuntos de datos se incluyen LAION-5B y otros (Ver Conjuntos de datos en visión por ordenador).
Moléculas: Los sistemas de IA generativa pueden entrenarse con secuencias de aminoácidos o representaciones moleculares como SMILES que representan ADN o proteínas. Estos sistemas, como AlphaFold, se utilizan para la predicción de la estructura de las proteínas y el descubrimiento de fármacos Los conjuntos de datos incluyen varios conjuntos de datos biológicos.
La música: Los sistemas de IA generativa, como MusicLM, pueden entrenarse con formas de onda de audio de música grabada junto con anotaciones de texto, para generar nuevas muestras musicales basadas en descripciones de texto como "una melodía de violín calmante respaldada por un riff de guitarra distorsionado".
Vídeo: La IA generativa entrenada en vídeo anotado puede generar videoclips temporalmente coherentes. Algunos ejemplos son Gen1 de RunwayML y Make-A-Video de Meta Platforms.
Multimodal: Un sistema de IA generativa puede construirse a partir de múltiples modelos generativos, o de un modelo entrenado en múltiples tipos de datos. Por ejemplo, una versión del GPT-4 de OpenAI acepta tanto texto como imágenes.
conjunto de datos de texto ejemplos de inteligencia artificial Generativa Los conjuntos de datos incluyen BookCorpus, Wikipedia
What text data set examples of Generative artificial intelligence
A generative artificial intelligence or generative AI is a type of AI system capable of generating text, images, or other media in response to prompts.[1][2] Generative AI systems use generative models such as large language models to statistically sample new data based on the training data set that was used to create them.[3]

Notable generative AI systems include ChatGPT, a chatbot built by OpenAI using the GPT-3 and GPT-4 large language models[4] and Bard, a chatbot built by Google using the LaMDA model.[5] Other generative AI models include artificial intelligence art systems such as Stable Diffusion, Midjourney, and DALL-E.[6]

Generative AI has potential applications across a wide range of industries, including software development, marketing, and fashion.[7][8] Investment in generative AI surged during the early 2020s, with large companies such as Microsoft, Google, and Baidu as well as numerous smaller firms developing generative AI models.[1][9][10]

Modalities
A detailed oil painting of figures in a futuristic opera scene
Théâtre d'Opéra Spatial, an image generated by Midjourney
A generative AI system is constructed by applying unsupervised or self-supervised machine learning to a data set. The capabilities of a generative AI system depend on the modality or type of the data set used.

Text: Generative AI systems trained on words or word tokens include GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, and others (see List of large language models). They are capable of natural language processing, machine translation, and natural language generation and can be used as foundation models for other tasks.[11] Data sets include BookCorpus, Wikipedia, and others (see List of text corpora).
Code: In addition to natural language text, large language models can be trained on programming language text, allowing them to generate source code for new computer programs.[12] Examples include OpenAI Codex.
Images: Generative AI systems trained on sets of images with text captions include such as Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion and others (see Artificial intelligence art, Generative art, Synthetic media). They are commonly used for text-to-image generation and neural style transfer.[13] Datasets include LAION-5B and others (See Datasets in computer vision).
Molecules: Generative AI systems can be trained on sequences of amino acids or molecular representations such as SMILES representing DNA or proteins. These systems, such as AlphaFold, are used for protein structure prediction and drug discovery.[14] Datasets include various biological datasets.
Music: Generative AI systems such as MusicLM can be trained on the audio waveforms of recorded music along with text annotations, in order to generate new musical samples based on text descriptions such as "a calming violin melody backed by a distorted guitar riff".[15]
Video: Generative AI trained on annotated video can generate temporally-coherent video clips. Examples include Gen1 by RunwayML[16] and Make-A-Video by Meta Platforms.[17]
Multimodal: A generative AI system can be built from multiple generative models, or one model trained on multiple types of data. For example, one version of OpenAI's GPT-4 accepts both text and image inputs.[18]
text data set examples of Generative artificial intelligence Data sets include BookCorpus, Wikipedia