Resumen rápido TLDR Los modelos de difusión están ganando terreno frente a los modelos de lenguaje grandes en tareas que van desde la generación de código e imágenes hasta vídeo completo gracias a su enfoque iterativo ruido a señal.

En el video de Gaurav Sen se explica cómo difieren de los LLM su funcionamiento interno la magia de los vectores y las decisiones de diseño que los hacen especialmente buenos en creación multimodal. Mientras los LLM predicen tokens de forma autoregresiva los modelos de difusión generan datos partiendo de ruido y refinándolos paso a paso mediante redes como U Net y técnicas de score matching y denoising en espacios latentes.

Esta aproximación ofrece ventajas prácticas mayor control en la generación de imágenes y vídeo mejor afinación en outputs continuos y facilidad para combinar señales condicionales como prompts o embeddings semánticos. También implica retos en coste computacional y latencia por la naturaleza iterativa pero avances en distilación y sampling acelerado están cerrando esa brecha.

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En conclusión los modelos de difusión no reemplazan a los LLM en todo sino que complementan el ecosistema de IA ofreciendo ventajas claras en generación multimodal. En Q2BSTUDIO ayudamos a evaluar qué arquitectura conviene más para su caso de uso y a desplegar soluciones prácticas que combinan potencia creativa y seguridad operativa.