Descripción: Las GAN escalables, o Redes Generativas Antagónicas escalables, son una arquitectura de inteligencia artificial diseñada para optimizar el proceso de generación de datos a medida que aumenta la cantidad de datos y los recursos computacionales disponibles. Estas redes se componen de dos componentes principales: un generador y un discriminador, que compiten entre sí para mejorar la calidad de los datos generados. A diferencia de las GAN tradicionales, que pueden enfrentar dificultades al escalar, las GAN escalables implementan técnicas que permiten una mejor utilización de los recursos, como la paralelización y la modularidad. Esto significa que pueden manejar conjuntos de datos más grandes y complejos sin perder eficiencia ni calidad en la generación de imágenes, audio o texto. La arquitectura escalable permite que el modelo se adapte a diferentes configuraciones de hardware, lo que lo hace más accesible para investigadores y desarrolladores. Además, su diseño modular facilita la incorporación de nuevas técnicas y mejoras, lo que contribuye a su evolución constante en el campo del aprendizaje profundo. En resumen, las GAN escalables representan un avance significativo en la generación de datos sintéticos, permitiendo a los investigadores y empresas aprovechar al máximo sus recursos computacionales y datos disponibles.
