Descripción: Un modelo generativo unidireccional es un tipo de modelo de aprendizaje automático diseñado para generar datos en una sola dirección, es decir, a partir de un conjunto de datos de entrada, produce una salida sin la posibilidad de revertir el proceso. Este enfoque se basa en la idea de que se puede aprender una representación de los datos de entrada y, a partir de esta representación, generar nuevas muestras que sigan la misma distribución estadística. A diferencia de los modelos bidireccionales, que pueden aprender de las entradas y las salidas, los modelos unidireccionales se centran en la generación de datos a partir de un contexto específico. Estos modelos son particularmente útiles en tareas donde se requiere la creación de contenido nuevo, como en la generación de texto, imágenes o música. Su diseño permite que sean más eficientes en términos de computación y almacenamiento, ya que no necesitan mantener un estado de retroalimentación. En resumen, los modelos generativos unidireccionales son herramientas poderosas en el campo del aprendizaje automático, capaces de producir resultados creativos y útiles a partir de datos existentes.
