Grandes modelos cuantitativos ⇐ Proyectos de artículos

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'''Grandes modelos cuantitativos''' ('''LQM''') son una clase de sistemas de inteligencia artificial generativa diseñados para el razonamiento numérico, el modelado estadístico y la simulación de sistemas cuantitativos complejos.
A diferencia de los modelos de lenguaje grande (LLM), que se entrenan principalmente con datos de texto no estructurados, los LQM se entrenan con datos numéricos estructurados y conjuntos de datos científicos, lo que les permite modelar relaciones matemáticas, sistemas físicos y dinámicas probabilísticas.

== Definición ==
Los grandes modelos cuantitativos generalmente se describen como sistemas de inteligencia artificial que combinan el aprendizaje automático con métodos matemáticos, estadísticos y basados en la física para generar predicciones y simulaciones de sistemas del mundo real.

Están asociados con el concepto más amplio de '''IA cuantitativa''', que se centra en resolver problemas basados en datos medibles y principios científicos en lugar de razonamientos basados en el lenguaje.
== Historia ==
El concepto de grandes modelos cuantitativos surgió a principios de la década de 2020 junto con los avances en la IA generativa y el modelado de dominios específicos. Un documento técnico de 2023 publicado por FinanceGPT Labs describió los LQM como una categoría distinta de sistemas de inteligencia artificial diseñados para pronósticos financieros y análisis numéricos.
Los debates posteriores de la industria y la investigación han enmarcado los LQM como parte de un cambio más amplio hacia la IA cuantitativa, particularmente en campos como las ciencias de la vida, las finanzas y la ciencia de los materiales.
== Arquitectura ==
Los LQM suelen emplear arquitecturas híbridas que combinan técnicas de aprendizaje profundo con enfoques tradicionales de modelado cuantitativo. Estos pueden incluir:

* Codificadores automáticos variacionales (VAE)
* Redes generativas adversarias (GAN)
* Modelos de simulación basados en la física
* Métodos estadísticos y probabilísticos

Estos sistemas están diseñados para mejorar la precisión en ámbitos donde los modelos puramente basados en datos son insuficientes.

== Aplicaciones ==
Los LQM se aplican en una variedad de dominios cuantitativos, que incluyen:

* Previsión financiera y modelización de riesgos
* Descubrimiento de fármacos y simulación molecular
* Ciencia de materiales y sistemas energéticos
* Modelización macroeconómica y climática

Las implementaciones industriales han demostrado el uso de LQM para acelerar el descubrimiento de fármacos y simular sistemas químicos y biológicos complejos.
== Comparación con modelos de lenguaje grandes ==
Los LQM se diferencian de los LLM en sus datos de capacitación y función principal:

* Los LLM están capacitados en texto y se enfocan en la generación del lenguaje
* Los LQM están capacitados en datos científicos y numéricos estructurados y se centran en el razonamiento cuantitativo

Esta distinción refleja una divergencia más amplia entre los sistemas de IA basados en lenguaje y los modelos diseñados para la resolución de problemas científicos y matemáticos.

== Ver también ==
* Modelo de lenguaje grande
* Inteligencia artificial generativa
* Finanzas cuantitativas
* Aprendizaje automático
* Inteligencia artificial




More details: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_quantitative_models