Descripción: Un modelo generativo unilateral es un tipo de modelo que se especializa en la generación de datos a partir de una única perspectiva o fuente. A diferencia de los modelos generativos bilaterales, que pueden considerar múltiples entradas o contextos, los modelos unilaterales se centran en un solo conjunto de datos para producir resultados. Esto significa que su capacidad para crear variaciones o nuevas instancias de datos está limitada a la información que han recibido. Estos modelos son particularmente útiles en situaciones donde se requiere una generación de datos coherente y específica, como en la creación de imágenes, texto o música, donde la uniformidad y la consistencia son esenciales. La simplicidad de su estructura permite una implementación más directa y, a menudo, un entrenamiento más rápido, aunque puede sacrificar la diversidad en los resultados generados. En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los modelos generativos unilaterales son fundamentales para tareas como la síntesis de datos, la simulación de escenarios y la creación de contenido automatizado, donde la fuente de datos es clara y definida.
