Un modelo de IA previamente entrenado es un modelo de deep learning, una expresión de un algoritmo neuronal similar al cerebro que encuentra patrones o hace predicciones basadas en datos, que se entrena con grandes conjuntos de datos para realizar una tarea específica. Se puede usar tal cual o ajustarse aún más para satisfacer las necesidades específicas de una aplicación. En lugar de desarrollar un modelo de IA desde cero, los desarrolladores pueden usar modelos previamente entrenados y personalizarlos para que cumplan con sus requisitos. Este proceso de aprendizaje implica atravesar varias capas de datos entrantes y hacer hincapié en las características relevantes para los objetivos en cada capa.

En las capas de rasgos de datos representativos se comienza con lo simple, como líneas y colores, y avanzan hacia características estructurales complejas. Estas características se asignan a grados variables de relevancia calculando las probabilidades.

Para crear tal modelo desde cero, los desarrolladores requieren enormes conjuntos de datos, a menudo con miles de millones de filas de datos. Pueden ser costosos y desafiantes de obtener, pero comprometer los datos puede provocar un rendimiento deficiente del modelo. En otras palabras, usar un modelo de IA previamente entrenado es como conseguir un vestido o una polera y luego modificar la prenda para que se adapte a tus necesidades, en lugar de comenzar a crearla desde cero con tela, hilo y aguja.

Las representaciones probabilísticas precomputadas, conocidas como pesos, ahorran tiempo, dinero y esfuerzo. Un modelo previamente entrenado ya está construido y entrenado con estos pesos. El uso de un modelo pre entrenado permite mayores probabilidades de éxito para la implementación de IA. Los pesos se pueden modificar y se pueden agregar más datos al modelo para personalizarlos o ajustarlos aún más.

Los desarrolladores que se basan en modelos previamente entrenados pueden crear aplicaciones de IA más rápido, sin tener que preocuparse por manejar montañas de datos de entrada o probabilidades de computación para capas densas.

Por otra parte y en línea con los nuevos beneficios que entrega la IA generativa pre entrenada está lo que se llama code Assist.

El Code Assist es una función que se encuentra en muchos editores de código y entornos de desarrollo integrados (IDE). Su objetivo principal es ayudar a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente y precisa. El uso del Code Assist puede marcar una gran diferencia en el flujo de desarrollo. Al tener acceso rápido a las sugerencias y completaciones automáticas, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo y esfuerzo en la escritura de código repetitivo o en la búsqueda de la documentación y la sintaxis correcta. Además, el Code Assist puede contribuir a una programación más precisa y a la detección temprana de posibles errores, lo que a su vez puede mejorar la calidad del código final.