Wikibooks euwikibooks https://eu.wikibooks.org/wiki/Azala MediaWiki 1.47.0-wmf.19 first-letter Media Berezi Eztabaida Lankide Lankide eztabaida Wikibooks Wikibooks eztabaida Fitxategi Fitxategi eztabaida MediaWiki MediaWiki eztabaida Txantiloi Txantiloi eztabaida Laguntza Laguntza eztabaida Kategoria Kategoria eztabaida TimedText TimedText talk Modulu Modulu eztabaida Event Event talk 0 7314 44295 43925 2026-09-10T11:05:45Z Montserrat.maritxalar 2723 44295 wikitext text/x-wiki '''Web 2.0: parte-hartzeko plataforma gisa''' '''[[w:Web 2.0|Web 2.0]]''' terminoak [[w:World Wide Web|World Wide Webaren]] bigarren belaunaldia izendatzen du: web-orri estatiko eta norabide bakarrekoetatik plataforma dinamiko, parte-hartzaile eta kolaboratibo batera egindako igarotzea.<ref name=":0">{{Erreferentzia|izenburua=Web 2.0|argitaletxea=Gaztelaniazko Wikipedia|hizkuntza=es|data=2026-05-30|url=https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Web_2.0&oldid=173705590|sartze-data=2026-07-20|encyclopedia=Wikipedia, la enciclopedia libre}}</ref> Ez da [[w:HTTP|HTTP]] edo [[w:HTML|HTML]] bezalako oinarrizko teknologien bertsio-berritze bat, baizik eta erabiltzaileek, garatzaileek eta erakundeek weba ulertzeko eta erabiltzeko moduaren aldaketa sakona.<ref name=":1">{{Erreferentzia|izena=T.|abizena=O'Reilly|urtea=2005|izenburua=What Is Web 2.0?|argitaletxea=O'Reilly Media|orrialdeak=|data=2016-04-19|url=https://doi.org/10.1201/b12087-6|aldizkaria=|isbn=|sartze-data=2026-07-20}}</ref> [[w:Blog|Blogak]], [[w:Wiki|wikiak]], [[w:Sare sozialak|sare sozialak]], nabigatzailean exekutatzen diren aplikazio aberastuak eta erabiltzaileek sortutako edukietan oinarritutako zerbitzuak biltzen ditu. [[Fitxategi:Web 2.0 Terminoen Hodeia Eu.jpg|400px|right|thumb|Web 2.0arekin lotutako kontzeptu nagusien etiketen hodeia]] == Historia eta jatorria == Terminoa [[w:Darcy DiNucci|Darcy DiNucci]]k erabili zuen lehen aldiz 1999an argitaratutako ''"Fragmented Future"'' artikuluan <ref name=":2">DiNucci, D. (1999). ''Fragmented Future''. Print Magazine, 32(4), 221-222. http://www.darcyd.com/fragmented_future.pdf</ref> , baina [[w:Tim O'Reilly|Tim O'Reilly]]k eta Dale Doughertyk ezagun bihurtu zuten 2004ko urrian San Frantziskon antolatutako lehen '''Web 2.0 Conference''' topaketan <ref name=":1" />. O'Reillyk ideia nagusi bat nabarmendu zuen: «'''weba plataforma gisa'''» ulertzea. [[Fitxategi:Tim_O'Reilly.jpg|thumb|right|[[w:Tim O'Reilly|Tim O'Reilly]]]] '''Web 1.0''' delakoan erabiltzaileak informazioa kontsumitu egiten zuen batez ere; '''Web 2.0'''ren garaian, berriz, informazioa sortu, partekatu eta antolatu ere egin zuen. [[w:Encyclopædia Britannica|Encyclopædia Britannica Online]] edo [[w:Netscape (nabigatzailea)|Netscape]] bezalako zerbitzuen aurrean, Wikipedia, Google edo [[w:Delicious|del.icio.us]] bihurtu ziren paradigma berriaren adibide argienak. Zerbitzu horietan erabiltzaileek sortutako edukia zen balioaren iturri nagusia, eta plataformak gero eta erabilgarriago bihurtzen ziren erabiltzaile kopurua handitu ahala <ref name=":1" />. 2005ean O'Reillyk argitaratutako ''"What Is Web 2.0?"'' artikuluak mugimenduaren oinarriak finkatu eta ondorengo urteetan zabal erabiliko zen terminologia ezarri zuen.<ref name=":1" /> 2005 eta 2008 artean Web 2.0ren hedapen handiena gertatu zen: [[w:YouTube|YouTube]] (2005) [[w:Facebook|Facebooken]] irekitze publikoa (2006) eta [[w:Twitter|Twitter]] (2006) agertu ziren.<ref name=":7" /> Urte berean, Googlek ''Writely'' erosi eta [[w:Google Docs|Google Docs]] abiarazi zuen, dokumentuak nabigatzailean bertan eta denbora errealean elkarlanean editatzea posible zela erakutsiz. Microsoften ''Office Web Apps-ek'', 2010ean aurkeztuta, '''SaaS''' (''Software as a Service'') eredua sendotu zuten, softwarea sarearen bidez eskaintzeko joera indartuz.<ref name=":4">{{Erreferentzia|izenburua=John Resig - BarCampNYC Wrap-up|hizkuntza=en-US|url=https://johnresig.com/blog/barcampnyc-wrap-up/|aldizkaria=johnresig.com|sartze-data=2026-07-20}}</ref> == Alderdi teknikoak== Web 2.0 ez da teknologia bakarra, elkarrekintza eta parte-hartzea ahalbidetzen duten teknologien multzoa baizik: <ref name=":3">{{Erreferentzia|izena=Graham|abizena=Cormode|izenburua=Key differences between Web 1.0 and Web 2.0|abizena2=Krishnamurthy|izena2=Balachander|data=2008-04-25|url=https://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/2125|aldizkaria=First Monday|issn=1396-0466|doi=10.5210/fm.v13i6.2125|sartze-data=2026-07-20}}</ref> * '''[[w:Ajax (programazioa)|AJAX]]''' (Asynchronous JavaScript and XML): web-orri baten zatiak eguneratzeko aukera ematen du orria osorik berriz kargatu gabe, zerbitzariarekin atzeko planoan komunikatuz. Horri esker, nabigatzailea benetako aplikazio-plataforma bihurtu zen. [[w:Gmail|Gmail]] (2004) eta [[w:Google Maps|Google Maps]] (2005) izan ziren haren erakusleiho nagusiak.<ref name=":3"/> * '''[[w:RSS|RSS]] / [[w:Atom|Atom]]''': sindikazio-formatuak dira, erabiltzaileei eguneraketak automatikoki jasotzeko aukera ematen dietenak webgune bakoitza banan-banan bisitatu beharrik gabe. Blogen eta [[w:albiste-agregatzaile|albiste-agregatzaileen]] garapenean funtsezkoak izan ziren.<ref name=":0" /> * '''[[w:REST API|REST APIak]] eta [[w:Mashup|mashup]]'''-ak: hainbat zerbitzutako datuak konbinatzeko aukera ematen duten interfaze irekiak dira. Adibide klasiko bat Craigslist-eko informazioa Google Mapsekin integratzen zuten aplikazioak izan ziren.<ref name=":1" /> * '''[[w:Folksonomia|Folksonomiak]] eta tagging-a''': erabiltzaileek edukia etiketaren bidez sailkatzeko sistema irekiak dira, adituen taxonomia itxien alternatiba gisa. [[w:Flickr|Flickr]] argazkiak partekatzeko zerbitzua eta del.icio.us web laster-markak kudeatzeko zerbitzua dira horren adibide nabarmenenak.<ref name=":0" /> * '''[[w:Jquery|jQuery]] eta [[w:JavaScript|JavaScript]] frameworkak''': [[w:John Resig|John Resigek]] sortu eta BarCamp [[w:New York|NYCen]] 2006an aurkeztutako jQuery liburutegiak nabigatzaileen arteko desberdintasunak ezkutatzen zituen eta DOMaren manipulazioa nahiz AJAX eskaerak sinplifikatzen zituen.<ref name=":4" /> Horrela, Web 2.0ren teknikak garatzaile arrunten eskura iritsi ziren. <syntaxhighlight lang="javascript" line> // AJAX bidezko komunikazio asinkrono sinple baten adibidea xhro = new XMLHttpRequest(); xhro.onreadystatechange = function() { if (xhro.readyState == 4 && xhro.status == 200) { document.getElementById("txtHint").innerHTML = xhro.responseText; } } function showPeli(str){ xhro.open( "GET", "pelikulakoDatuak.php?q="+str, true ); xhro.send(); } </syntaxhighlight> O'Reillyren metaforak ondo laburbiltzen du aldaketa: Web 1.0n softwarea erosi eta instalatzen zen produktu bat zen; Web 2.0n, berriz, zerbitzarian bizi den, etengabe eguneratzen den eta sarearen bidez eskaintzen den zerbitzu bat bihurtu zen.<ref name=":1" /> == Garrantzia, eragina eta etorkizuna == Web 2.0k eragin eraldatzailea izan zuen. Edukien argitalpena demokratizatu zuen, edonork informazioa sortu eta mundu osora zabal zezakeelako ezagutza tekniko handirik gabe. Halaber, komunikabideen funtzionamendua, [[w:Merkataritza elektroniko|merkataritza elektronikoa]] eta sareko komunitateen sorrera sakon aldatu zituen; erabiltzaileen iritziak, balorazioak eta gomendioak erabakigarri bihurtu ziren.<ref name=":3" /> '''Adimen kolektiboa''' (Wikipedia) edo '''erabiltzaileek sortutako edukia''' (User Generated Content, UGC) bezalako kontzeptuak garai horretan jaio ziren. Eragina enpresa-mundura ere iritsi zen '''Enterprise 2.0''' terminoaren pean.<ref name=":5">McAfee, A. P. (2006). ''Enterprise 2.0''. MIT Sloan Management Review, 47(3), 21-28. ISSN: 1532-9194</ref> [[w:Yammer|Yammer]] (sare sozial korporatiboa, 2008) edo [[w:Google Workspace|Google Workspace]] (orduan Google Apps, 2006) bezalako tresna kolaboratiboek Web 2.0aren logika parte-hartzailea enpresa-ingurunera eraman zuten, hodeian oinarritutako lankidetza-ereduen aitzindari bihurtuz eta ondorengo hamarkadetan zabalduko ziren lan-moduak iragarriz. == Testu ebakia: Kritikak == Web 2.0k kritikak ere jaso zituen. [[w:Tim Berners-Lee|Tim Berners-Leek]] adierazi zuen terminoak ez zuela esanahi tekniko zehatzik.<ref name=":7">{{Erreferentzia|izena=Nate|abizena=Anderson|izenburua=Tim Berners-Lee on Web 2.0: "nobody even knows what it means"|hizkuntza=en|data=2006-09-01|url=https://arstechnica.com/information-technology/2006/09/7650/|aldizkaria=Ars Technica|sartze-data=2026-07-20}}</ref> Beste ikertzaile batzuek nabarmendu zuten erabiltzaileek sortutako balioaren onura nagusiak plataforma handien esku geratzen zirela, datuetan eta erabiltzaileen arretan oinarritutako negozio-ereduak sendotuz.<ref name=":3" /> Web 2.0ak erantzun gabeko galderak utzi zituen: nork kontrolatzen ditu datuak, noren onura da sortutako edukia, nola erregulatu plataforma handiak. Ia 20 urte geroago [[w:Adimen artifizial sortzaile|Adimen artifizial sortzailearekin]] sortu ziren eztabaida berberak dira, eta horrek frogatzen du Web 2.0rena ez zela aldi itxi bat izan, oraindik ere martxan den eraldaketa baten hasiera baizik.<ref name=":3" /> == Erreferentziak == {{Erreferentzia zerrenda}} gyzqt0gyd2lhtdrpsebw7rpuxn5tm61 0 7317 44298 43974 2026-09-10T11:46:20Z Montserrat.maritxalar 2723 44298 wikitext text/x-wiki = Hizkuntza-eredu handiak = '''[[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiak]]''', '''HEHak''' edo '''LLMak''' —ingelesez, ''Large Language Models''— testua prozesatzeko eta sortzeko entrenatutako [[w:eu:Adimen artifizial|adimen artifizialeko]] sistemak dira. Ez dute hizkuntza pertsona batek bezala ikasten: testu kopuru erraldoiak aztertuta, hitzen eta esaldien arteko erregulartasun estatistikoak ikasten dituzte. Horri esker, galderak erantzun, testuak laburtu, itzuli, berridatzi edo programazio-kodea sor dezakete. [[w:eu:ChatGPT|ChatGPT]] bezalako txat-sistemak '''LLM''' batean oinarritzen dira, baina hizkuntza-eredua sistema osoaren osagaietako bat baino ez da. <gallery> Fitxategi:ChatGPT logo.svg|[[w:ChatGPT|ChatGPT]] Fitxategi:Claude AI logo.svg|[[w:Claude (txatbota)|Claude]] Fitxategi:Deepseek-logo-icon.svg|[[w:Deepseek|Deepseek]] Fitxategi:Google Gemini logo.svg|[[w:Google Gemini|Gemini]] Fitxategi:Perplexity AI logo.svg|[[w:Perplexity AI|Perplexity AI]] </gallery> == Historia eta bilakaera == [[Fitxategi:Estimated training cost of some AI models - 2024 AI index.jpg|thumb|380x380px|'''Hizkuntza eredu handiak''' entrenatzeko erabiltzen den konputazio-lanaren gorakada azkarra. HEH itxi onenen entrenamendu-kostuak eredu irekiko onenen entrenamendu-kostuak baino askoz ere handiagoak dirudite. GPT-4 eta antzeko ereduen entrenamendu-kostua ez da publikoki ezagutzen; beraz, estimazio bat baino ez da. Datuak ''Epoch''-enak dira 2023an, eta grafikoa [[Stanford Unibertsitatea|Stanfordeko Unibertsitateko]] ''AI index''-ekoa da 2024an.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index|orrialdea=(chapter 1, image 3)|hizkuntza=en|url=https://aiindex.stanford.edu/report/#individual-chapters|aldizkaria=aiindex.stanford.edu|sartze-data=2024-11-25}}</ref>]] Hizkuntza-ereduak ez dira berriak. Lehen ereduek hitz baten ondoren agertzeko beste edozein hitzek duen probabilitatea kalkulatzen zuten, aurreko hitz gutxi batzuk kontuan hartuta. [[w:eu:Sare neuronal artifizial|Sare neuronalek]] testuinguru zabalagoa erabiltzea eta hitzen antzeko errepresentazioak ikastea ahalbidetu zuten. 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak jauzi handia ekarri zuen: arreta-mekanismoen bidez, testuko elementuen arteko erlazioak aztertzen ditu, eta entrenamendua paraleloan egitea errazten du.<ref>Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.</ref> Horrek datu eta parametro kopuru gero eta handiagoko ereduak sortzeko bidea ireki zuen. Eredu horiek, lehenik, corpus erraldoiekin aurreentrenatzen dira. Ohiko ariketa hurrengo tokena —hitz bat, hitz-zati bat edo puntuazio-marka bat— aurreikustea da. Esaterako, «Gaur euria egingo…» segidaren ondoren zer etor daitekeen kalkulatzen du ereduak. Milaka milioi adibiderekin ariketa hori errepikatuta, gramatika, estiloak, munduari buruzko informazioa eta testuen arteko erlazio ugari ikasten ditu. Ikasitakoa entrenamenduan doitzen diren milioika edo milaka milioi zenbakitan, parametroetan, gordetzen da. == Aurreikusletik laguntzailera == Aurreentrenatutako eredu batek testua osatzen badaki, baina ez du zertan erabiltzailearen instrukzioa behar bezala jarraitu. Horregatik, bigarren fase batean, instrukzio eta erantzun egokien adibideekin doitzen da. Horrela ikasten du, besteak beste, galdera bati erantzuten, testu bat laburtzen edo elkarrizketa baten haria mantentzen. Instrukzioak jarraitzea, ordea, ez da nahikoa. Eredua erabiltzailearen asmoekin, gizarte-arau batzuekin eta segurtasun-irizpideekin bat etortzeko egokitzapenari lerrokatzea deitzen zaio. Horretarako, gizakiek edo beste eredu batzuek erantzunak ebaluatu eta hobetsi ditzakete, eta ereduak erantzun lagungarriagoak, zintzoagoak eta kalte gutxiagokoak ematen ikasten du.<ref>Long Ouyang et al., [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], 2022.</ref> Lerrokatzea ez da behin betiko konpondutako arazoa: balioak ez dira unibertsalak, instrukzioak kontraesankorrak izan daitezke eta gehiegizko segurtasunak erantzun erabilgarriak ere bazter ditzake. Azken belaunaldietako ereduek arazo konplexuak urratsetan lantzeko gaitasuna ere hobetu dute. Horri arrazonamendu-gaitasuna deitu ohi zaio: erantzuna berehala eman beharrean, ereduak kalkulu, plangintza edo ondorioztapeneko bitarteko urratsak landu ditzake. Horrek matematikan, programazioan eta arazoen ebazpenean emaitzak hobetu ditzake, baina ez du bermatzen arrazoibidea zuzena denik edo ereduak gizaki batek bezala ulertzen duenik. Erantzuna sortzean, LLMak ez du datu-base batean esaldi oso bat bilatzen. Une bakoitzean hurrengo token posibleei probabilitate bat esleitzen die, bat aukeratzen du eta prozesua berriz hasten du. Horregatik sor ditzake testu berriak, baina baita sinesgarriak diruditen baieztapen faltsuak ere. [[w:Haluzinazio|Haluzinazio]] deritzen errore horiek direla eta, jasotako erantzunak eskuz egiaztatzea ezinbestekoa da gero, bereziki osasun-gaietan, zuzenbidean edo ikerketan. == Aplikazioak eta mugak == LLMak askotariko lanetan erabiltzen dira: idazketan eta [[w:eu:Itzulpen automatiko|itzulpenean]], bilaketa eta galdera-erantzun sistemetan, dokumentuen analisian, hezkuntzan, programazioan edo bezeroarentzako arretan. Eredu multimodalek, testuaz gain, irudiak, audioa edo bideoa ere prozesa ditzakete. Gaitasun horiek mugak dituzte. Ereduak entrenamendu-datuetako aurreiritziak errepika ditzake, ez du bere erantzunen egiazkotasuna bermatzen eta informazio pribatua modu desegokian erabil daiteke. Gainera, eredu handiak entrenatu eta erabiltzeak konputazio- eta energia-kostu handia du. Beste arazo bat hizkuntzen arteko desoreka da: Interneten testu ugari duten hizkuntzek emaitza hobeak izaten dituzte, eta baliabide gutxiagoko hizkuntzek atzean geratzeko arriskua dute. == Testu ebakia: Latxa, euskaratik adimen artifizialera == [[Fitxategi:Latxa logotipoa.jpg|thumb|[[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]]]] Hizkuntzen desorekari aurre egiteko sortu zuen [[w:HiTZ zentroa|HiTZ]] Hizkuntza Teknologiako Euskal Zentroak [[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]], euskarara egokitutako hizkuntza-ereduen familia. Lehen belaunaldia [[w:eu:Meta Platforms|Meta]]-ren [[w:LLaMA (hizkuntza-eredu handia)|Llama 2]] ereduetatik abiatu zen, eta 4,2 mila milioi tokeneko euskarazko corpus batekin entrenatzen jarraitu zen.<ref>Julen Etxaniz et al., [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], ''Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 14952–14972, 2024.</ref> Hizkuntza-ereduak, [[w:Testu corpus|testu-corpusak]] eta ebaluazio-baliabideak modu irekian argitaratzeak euskarazko ikerketa erreproduzigarria eta aplikazio berrien garapena errazten du. Latxa ez da eredu isolatu bat, bilakaeran dagoen familia bat baizik. Ondorengo belaunaldiek oinarri modernoagoak, instrukzioak jarraitzeko gaitasuna eta ikusmena ere gehitu dituzte. Latxa-Qwen3.5 ereduek, adibidez, testua eta irudiak prozesa ditzakete, eta euskaraz ez ezik, galizieraz eta katalanez ere egokitu dira. Latxaren ekarpena ez da euskaraz hitz egiten duen txatbot bat eskaintzera mugatzen. Euskara adimen artifizialaren garapen berrietan presente egoteko azpiegitura, datuak eta ezagutza sortzen ditu. LLMek hizkuntzaren erabilera gero eta eremu gehiagotan baldintzatzen badute, hizkuntza bakoitzak teknologia horiek garatu, aztertu eta bere beharretara egokitzeko gaitasuna izatea ere [[w:Burujabetza teknologiko|burujabetza digitalaren]] parte da. Orai NLP Teknologiak euskararako beste eredu bat sortu du: Llama-eus-8B.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=Eredu neuronal berria euskarazko adimen artifizialerako {{!}} Orai|url=https://www.orai.eus/eu/bloga/eredu-neuronal-berria-euskarazko-adimen-artifizialerako|aldizkaria=www.orai.eus|sartze-data=2025-01-04}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izenburua=Aitzol Astigarraga: "2025ean euskararentzako LLM propioaren garapenari lotuko gatzaizkio"|hizkuntza=eu|data=2024-12-31|url=https://www.enpresabidea.eus/berrikuntza/aitzol-astigarraga-orai-euskara-llm-adimen-artifiziala_2207597_102.html|aldizkaria=Enpresa Bidea|sartze-data=2025-01-04}}</ref> == Erreferentziak == <references /> == Kanpo-estekak == * [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/2005.14165 «Language Models are Few-Shot Learners»], eskala handiko hizkuntza-ereduen garapenean erreferentziazko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], instrukzio-doikuntzari eta lerrokatzeari buruzko artikulua. * [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], Latxaren lehen belaunaldiari buruzko artikulu zientifikoa. * [https://www.euskadi.eus/latxa Latxa erabiltzeko webgunea]. ol4jcippqfaguufjn3k5pvlaafpape2 44299 44298 2026-09-10T11:50:49Z Montserrat.maritxalar 2723 44299 wikitext text/x-wiki = Hizkuntza-eredu handiak = '''[[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiak]]''', '''HEHak''' edo '''LLMak''' —ingelesez, Large Language Models— testua prozesatzeko eta sortzeko entrenatutako [[w:eu:Adimen artifizial|adimen artifizialeko]] sistemak dira. Ez dute hizkuntza ikasten pertsona baten modura: testu kopuru erraldoiak aztertuta, hitzen eta esaldien arteko erregulartasun estatistikoak ikasten dituzte. Horri esker, galderak erantzun, testuak laburtu, itzuli, berridatzi edo programazio-kodea sor dezakete. [[w:eu:ChatGPT|ChatGPT]] bezalako txat-sistemak '''LLM''' batean oinarritzen dira, baina hizkuntza-eredua sistema osoaren osagaietako bat baino ez da. <gallery> Fitxategi:ChatGPT logo.svg|[[w:ChatGPT|ChatGPT]] Fitxategi:Claude AI logo.svg|[[w:Claude (txatbota)|Claude]] Fitxategi:Deepseek-logo-icon.svg|[[w:Deepseek|Deepseek]] Fitxategi:Google Gemini logo.svg|[[w:Google Gemini|Gemini]] Fitxategi:Perplexity AI logo.svg|[[w:Perplexity AI|Perplexity AI]] </gallery> == Historia eta bilakaera == [[Fitxategi:Estimated training cost of some AI models - 2024 AI index.jpg|thumb|380x380px|'''Hizkuntza eredu handiak''' entrenatzeko erabiltzen den konputazio-lanaren gorakada azkarra. HEH itxi onenen entrenamendu-kostuak eredu irekiko onenen entrenamendu-kostuak baino askoz ere handiagoak dirudite. GPT-4 eta antzeko ereduen entrenamendu-kostua ez da publikoki ezagutzen; beraz, estimazio bat baino ez da. Datuak ''Epoch''-enak dira 2023an, eta grafikoa [[Stanford Unibertsitatea|Stanfordeko Unibertsitateko]] ''AI index''-ekoa da 2024an.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index|orrialdea=(chapter 1, image 3)|hizkuntza=en|url=https://aiindex.stanford.edu/report/#individual-chapters|aldizkaria=aiindex.stanford.edu|sartze-data=2024-11-25}}</ref>]] Hizkuntza-ereduak ez dira berriak. Lehen ereduek hitz baten ondoren agertzeko beste edozein hitzek duen probabilitatea kalkulatzen zuten, aurreko hitz gutxi batzuk kontuan hartuta. [[w:eu:Sare neuronal artifizial|Sare neuronalek]] testuinguru zabalagoa erabiltzea eta hitzen antzeko errepresentazioak ikastea ahalbidetu zuten. 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak jauzi handia ekarri zuen: arreta-mekanismoen bidez, testuko elementuen arteko erlazioak aztertzen ditu, eta entrenamendua paraleloan egitea errazten du.<ref>Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.</ref> Horrek datu eta parametro kopuru gero eta handiagoko ereduak sortzeko bidea ireki zuen. Eredu horiek, lehenik, corpus erraldoiekin aurreentrenatzen dira. Ohiko ariketa hurrengo tokena —hitz bat, hitz-zati bat edo puntuazio-marka bat— aurreikustea da. Esaterako, «Gaur euria egingo…» segidaren ondoren zer etor daitekeen kalkulatzen du ereduak. Milaka milioi adibiderekin ariketa hori errepikatuta, gramatika, estiloak, munduari buruzko informazioa eta testuen arteko erlazio ugari ikasten ditu. Ikasitakoa entrenamenduan doitzen diren milioika edo milaka milioi zenbakitan, parametroetan, gordetzen da. == Aurreikusletik laguntzailera == Aurreentrenatutako eredu batek testua osatzen badaki, baina ez du zertan erabiltzailearen instrukzioa jarraitu beharrik. Horregatik, bigarren fase batean, instrukzio eta erantzun egokien adibideekin doitzen da. Horrela ikasten du, besteak beste, galdera bati erantzuten, testu bat laburtzen edo elkarrizketa baten haria mantentzen. Instrukzioak jarraitzea, ordea, ez da nahikoa. Eredua erabiltzailearen asmoekin, gizarte-arau batzuekin eta segurtasun-irizpideekin bat etortzeko egokitzapena egiten da, hau da, lerrokatzea. Horretarako, gizakiek edo beste eredu batzuek erantzunak ebaluatu eta hobetsi ditzakete, eta ereduak erantzun lagungarriagoak, zintzoagoak eta kalte gutxiagokoak ematen ikasten du.<ref>Long Ouyang et al., [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], 2022.</ref> Lerrokatzea ez da behin betiko konpondutako arazoa: balioak ez dira unibertsalak, instrukzioak kontraesankorrak izan daitezke eta gehiegizko segurtasunak erantzun erabilgarriak ere bazter ditzake. Azken belaunaldietako ereduek arazo konplexuak urratsetan lantzeko gaitasuna ere hobetu dute. Horri arrazonamendu-gaitasuna deitu ohi zaio: erantzuna berehala eman beharrean, ereduak kalkulu, plangintza edo ondorioztapeneko bitarteko urratsak landu ditzake. Horrek matematikan, programazioan eta arazoen ebazpenean emaitzak hobetu ditzake, baina ez du bermatzen arrazoibidea zuzena denik edo ereduak gizaki batek bezala ulertzen duenik. Erantzuna sortzean, LLMak ez du datu-base batean esaldi oso bat bilatzen. Une bakoitzean hurrengo token posibleei probabilitate bat esleitzen die, bat aukeratzen du eta prozesua berriz hasten du. Horregatik sor ditzake testu berriak, baina baita sinesgarriak diruditen baieztapen faltsuak ere. [[w:Haluzinazio|Haluzinazio]] deritzen errore horiek direla eta, jasotako erantzunak eskuz egiaztatzea ezinbestekoa da gero, bereziki osasun-gaietan, zuzenbidean edo ikerketan. == Aplikazioak eta mugak == LLMak askotariko lanetan erabiltzen dira: idazketan eta [[w:eu:Itzulpen automatiko|itzulpenean]], bilaketa eta galdera-erantzun sistemetan, dokumentuen analisian, hezkuntzan, programazioan edo bezeroarentzako arretan. Eredu multimodalek, testuaz gain, irudiak, audioa edo bideoa ere prozesa ditzakete. Gaitasun horiek mugak dituzte. Ereduak entrenamendu-datuetako aurreiritziak errepika ditzake, ez du bere erantzunen egiazkotasuna bermatzen eta informazio pribatua modu desegokian erabil daiteke. Gainera, eredu handiak entrenatu eta erabiltzeak konputazio- eta energia-kostu handia du. Beste arazo bat hizkuntzen arteko desoreka da: Interneten testu ugari duten hizkuntzek emaitza hobeak izaten dituzte, eta baliabide gutxiagoko hizkuntzek atzean geratzeko arriskua dute. == Testu ebakia: Latxa, euskaratik adimen artifizialera == [[Fitxategi:Latxa logotipoa.jpg|thumb|[[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]]]] Hizkuntzen desorekari aurre egiteko sortu zuen [[w:HiTZ zentroa|HiTZ]] Hizkuntza Teknologiako Euskal Zentroak [[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]], euskarara egokitutako hizkuntza-ereduen familia. Lehen belaunaldia [[w:eu:Meta Platforms|Meta]]ren [[w:LLaMA (hizkuntza-eredu handia)|Llama 2]] ereduetatik abiatu zen, eta 4,2 mila milioi tokeneko euskarazko corpus batekin entrenatzen jarraitu zen.<ref>Julen Etxaniz et al., [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], ''Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 14952–14972, 2024.</ref> Hizkuntza-ereduak, [[w:Testu corpus|testu-corpusak]] eta ebaluazio-baliabideak modu irekian argitaratzeak euskarazko ikerketa erreproduzigarria eta aplikazio berrien garapena errazten du. Latxa ez da eredu isolatu bat, bilakaeran dagoen familia bat baizik. Ondorengo belaunaldiek oinarri modernoagoak, instrukzioak jarraitzeko gaitasuna eta ikusmena ere gehitu dituzte. Latxa-Qwen3.5 ereduek, adibidez, testua eta irudiak prozesa ditzakete, eta euskaraz ez ezik, galizieraz eta katalanez ere egokitu dira. Latxaren ekarpena ez da euskaraz hitz egiten duen txatbot bat eskaintzera mugatzen. Euskara adimen artifizialaren garapen berrietan presente egoteko azpiegitura, datuak eta ezagutza sortzen ditu. LLMek hizkuntzaren erabilera gero eta eremu gehiagotan baldintzatzen badute, hizkuntza bakoitzak teknologia horiek garatu, aztertu eta bere beharretara egokitzeko gaitasuna izatea ere [[w:Burujabetza teknologiko|burujabetza digitalaren]] parte da. Orai NLP Teknologiak euskararako beste eredu bat sortu du: Llama-eus-8B.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=Eredu neuronal berria euskarazko adimen artifizialerako {{!}} Orai|url=https://www.orai.eus/eu/bloga/eredu-neuronal-berria-euskarazko-adimen-artifizialerako|aldizkaria=www.orai.eus|sartze-data=2025-01-04}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izenburua=Aitzol Astigarraga: "2025ean euskararentzako LLM propioaren garapenari lotuko gatzaizkio"|hizkuntza=eu|data=2024-12-31|url=https://www.enpresabidea.eus/berrikuntza/aitzol-astigarraga-orai-euskara-llm-adimen-artifiziala_2207597_102.html|aldizkaria=Enpresa Bidea|sartze-data=2025-01-04}}</ref> == Erreferentziak == <references /> == Kanpo-estekak == * [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/2005.14165 «Language Models are Few-Shot Learners»], eskala handiko hizkuntza-ereduen garapenean erreferentziazko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], instrukzio-doikuntzari eta lerrokatzeari buruzko artikulua. * [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], Latxaren lehen belaunaldiari buruzko artikulu zientifikoa. * [https://www.euskadi.eus/latxa Latxa erabiltzeko webgunea]. 2tqfbgys1u6gss8gdsnuj92cefcz612 0 7324 44294 43909 2026-09-10T10:45:53Z Montserrat.maritxalar 2723 44294 wikitext text/x-wiki '''[[w:Web zerbitzu|Web zerbitzua]]''' (''Web Service'') software sistema bat da, aplikazioen arteko komunikazioa eta informazio-trukea ahalbidetzen dituena, sare baten bidez protokolo eta interfaze estandarizatuak erabiliz. Bere helburua teknologia, programazio-lengoaia edo plataforma desberdinetan garatutako sistemen arteko elkarreragingarritasuna erraztea da, haien barne-inplementazioa edozein dela ere.<ref>{{Erreferentzia|abizena=W3C Working Group|urtea=2004|izenburua=Web Services Architecture|hizkuntza=en|url=https://www.w3.org/TR/ws-arch/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> Nabigatzaileen bidez erabiltzaileek erabiltzeko diseinatutako web-orriek ez bezala, web zerbitzuak beste aplikazio batzuek erabiltzeko diseinatzen dira. Horien bidez, aplikazio batek beste sistema baten informazioa kontsultatu, prozesuak abiarazi edo haren funtzionaltasunak erabil ditzake, erakunde baten barruan nahiz Internet bidez. == Historia == Aplikazio banatuen arteko komunikaziorako lehen irtenbideak Internet hedatu aurretik garatu ziren, RPC (''Remote Procedure Call''), CORBA (''Common Object Request Broker Architecture'') eta DCOM (''Distributed Component Object Model'') bezalako teknologien bidez. Teknologia horiek urruneko eragiketak exekutatzea ahalbidetzen zuten, baina plataforma eta fabrikatzaile desberdinen arteko elkarreragingarritasunean mugak zituzten.<ref name=":1">{{Erreferentzia|izena=F.|abizena=Curbera|izenburua=Unraveling the Web services web: an introduction to SOAP, WSDL, and UDDI|orrialdeak=86–93|abizena2=Duftler|abizena3=Khalaf|abizena4=Nagy|abizena5=Mukhi|abizena6=Weerawarana|izena2=M.|izena3=R.|izena4=W.|izena5=N.|izena6=S.|data=2002-03|url=https://doi.org/10.1109/4236.991449|aldizkaria=IEEE Internet Computing|alea=2|zenbakia=6|issn=1089-7801|doi=10.1109/4236.991449|sartze-data=2026-07-20}}</ref> 1990eko hamarkadaren amaieran XML eta HTTPn oinarritutako teknologia berriak agertu ziren. Horien artean nabarmendu ziren '''SOAP''' (''Simple Object Access Protocol''), '''WSDL''' (''Web Services Description Language'') eta '''UDDI''' (''Universal Description, Discovery and Integration''). Estandar horiek mezuak trukatzeko, zerbitzuak deskribatzeko eta sarearen bidez eskuragarri zeuden baliabideak aurkitzeko mekanismoak eskaintzen zituzten.<ref name=":1" /><ref name=":2">{{Erreferentzia|izenburua=SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)|url=https://www.w3.org/TR/soap12-part1/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref><ref name=":3">{{Erreferentzia|izenburua=Web Services Description Language (WSDL) Version 2.0 Part 1: Core Language|url=https://www.w3.org/TR/wsdl20/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> Teknologia horien hedapena estuki lotuta egon zen '''Zerbitzuetara Bideratutako Arkitekturarekin''' ('''SOA''') (''Service-Oriented Architecture''). Paradigma horrek sistemak ondo definitutako interfazeen bidez eskuragarri dauden zerbitzu independenteen multzo gisa antolatzea proposatzen du. Web zerbitzuak SOA arkitekturak ezartzeko gehien erabilitako teknologietako bat bihurtu ziren.<ref name=":4">{{Erreferentzia|izena=M. P.|abizena=Papazoglou|izenburua=Introduction: Service-oriented computing|orrialdeak=24–28|abizena2=Georgakopoulos|izena2=D.|data=2003-10-01|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/944217.944233|aldizkaria=Communications of the ACM|alea=10|zenbakia=46|issn=0001-0782|doi=10.1145/944217.944233|sartze-data=2026-07-20}}</ref> 2000. urtean, Roy Fieldingek '''REST''' (''Representational State Transfer'') deskribatu zuen Webaren printzipioetan oinarritutako arkitektura-estilo gisa. Eragiketetan zentratu beharrean, RESTek '''URI''' (''Uniform Resource Identifier'') bidez identifikatutako baliabideak eta horietara sartzeko HTTPk eskaintzen dituen mekanismoak erabiltzen ditu. <ref name=":5">{{Erreferentzia|izena=R. T.|abizena=Fielding|urtea=2000|izenburua=Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures|url=https://ics.uci.edu/~fielding/pubs/dissertation/top.htm|aldizkaria=ics.uci.edu|sartze-data=2026-07-20}}</ref> RESTen hedapenak aplikazioen arteko interfazeak eraikitzeko ikuspegi berriak bultzatu zituen, SOAP eta WSDLren kontratu formaletan oinarritutako ereduetatik bereizita. 2010eko hamarkadan web zerbitzuekin lotutako teknologia berriak agertu ziren; horien artean '''GraphQL''' eta '''gRPC''' daude. Teknologia horiek datu-kontsulten eta sistema banatuen arteko komunikazioaren behar espezifikoei erantzuteko garatu ziren.<ref name=":6">{{Erreferentzia|izenburua=GraphQL {{!}} The query language for modern APIs|hizkuntza=en|url=https://graphql.org/|aldizkaria=graphql.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> <ref name=":7">{{Erreferentzia|izena=Fiodar|abizena=Sazanavets|izenburua=gRPC Security|argitaletxea=Apress|data=2020|url=https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6211-5_4|aldizkaria=Beginning gRPC on ASP.NET Core|isbn=978-1-4842-6211-5|sartze-data=2026-07-20}}</ref> [[File:WebSeviceDiagram EU.png|thumb|Web zerbitzu baten eskaera eta erantzunaren diagrama]] == Alderdi teknikoak == Web zerbitzuak hainbat arkitektura-ereduren arabera inplementa daitezke. * '''SOAP''' (''Simple Object Access Protocol''): XML mezu egituratuak eta WSDL dokumentuak erabiltzen ditu eskuragarri dauden eragiketak modu formalean deskribatzeko. Segurtasunari, transakzioei edo mezularitza fidagarriari lotutako zehaztapenekin osa daiteke.<ref name=":2" /><ref name=":3" /> * '''REST''' (''Representational State Transfer''): baliabideetara bideratutako ikuspegia erabiltzen du. Baliabide bakoitzak URI bakarra du, eta HTTP metodoen bidez (GET, POST, PUT eta DELETE) kudeatzen da. Informazio-trukea JSON (''JavaScript Object Notation'') formatuan egiten da normalean.<ref name=":5" /> * '''GraphQL''': kontsultetan oinarritutako eredua da; bezero bakoitzak zehazten du zer informazio jaso nahi duen.<ref name=":6" /> * '''gRPC''': '''Protocol Buffers''' erabiltzen du datuak serializatzeko, eta HTTP/2 garraio-protokolo gisa. Sistema banatuetan eta mikrozerbitzuen arkitekturetan erabiltzen da.<ref name=":7" /> {| class="wikitable" ! Eredua ! Mezuak ! Kontratua / Deskribapena ! Erabilera ohikoa |- | SOAP | XML | WSDL | Enpresa-integrazioak |- | REST | JSON/XML | OpenAPI | API publikoak |- | GraphQL | JSON | Eskema (''schema'') | Kontsulta malguak |- | gRPC | Protocol Buffers | .proto fitxategiak | Mikrozerbitzuak |} ''Web zerbitzuen arkitektura-eredu nagusien ezaugarri nagusien laburpena.'' == Garrantzia, eragina eta etorkizuneko ildoak== Web zerbitzuek modu independentean garatutako aplikazioak integratzeko mekanismo estandarizatuak eskaintzen dituzte, eta teknologia desberdinekin eraikitako sistemen arteko elkarreragingarritasuna ahalbidetzen dute. Era berean, zerbitzuetan oinarritutako arkitektura banatu askoren parte dira, SOA ereduetatik hasi eta mikrozerbitzuen arkitekturetaraino. <ref name=":4" /> SOAP zerbitzuak kontratu formalak, datu-eskema zehatzak edo segurtasunari eta transakzioei lotutako espezifikazioak behar dituzten inguruneetan erabiltzen dira. Salesforce bezalako plataformek SOAP interfazeak mantentzen dituzte beste integrazio-mekanismo batzuekin batera.<ref name=":2" /> REST interfazeak zerbitzu digitalen hornitzaile askok eta hodeiko plataformek erabiltzen dituzte HTTP bidez eskuragarri dauden funtzionalitateak eskaintzeko. Amazon Web Services, Microsoft Azure eta Google Cloud plataformek eredu horretan oinarritutako APIak eskaintzen dituzte.<ref name=":5" /> GraphQL GitHub bezalako plataformetan erabiltzen da datu-multzo konplexuei buruzko kontsultak egiteko sarrera-puntu bakar baten bidez.<ref name=":6" /> gRPC mikrozerbitzuen arkitekturetan erabiltzen da software-osagai banatuen arteko komunikazioa egiteko.<ref name=":7" /> Azken urteetako bilakaera-ildoen artean daude gertaeretan oinarritutako arkitekturak (''event-driven architectures''), APIen bizi-zikloaren kudeaketa eta zerbitzu-sareak (''service meshes''). Teknologia horien helburua sistema banatuen arteko elkarreragingarritasuna interfaze estandarizatuen bidez errazten jarraitzea da. == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} 12suj2kkvhgqirur5ttxv2a0f8gu0my 44297 44294 2026-09-10T11:27:55Z Montserrat.maritxalar 2723 44297 wikitext text/x-wiki '''[[w:Web zerbitzu|Web zerbitzua]]''' (''Web Service'') software sistema bat da, aplikazioen arteko komunikazioa eta informazio-trukea ahalbidetzen dituena, sare baten bidez protokolo eta interfaze estandarizatuak erabiliz. Bere helburua teknologia, programazio-lengoaia edo plataforma desberdinetan garatutako sistemen arteko elkarreragingarritasuna erraztea da, haien barne-inplementazioa edozein dela ere.<ref>{{Erreferentzia|abizena=W3C Working Group|urtea=2004|izenburua=Web Services Architecture|hizkuntza=en|url=https://www.w3.org/TR/ws-arch/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> Nabigatzaileen bidez erabiltzaileek erabiltzeko diseinatutako web-orriek ez bezala, web zerbitzuak beste aplikazio batzuek erabiltzeko diseinatzen dira. Horien bidez, aplikazio batek beste sistema baten informazioa kontsultatu, prozesuak abiarazi edo haren funtzionaltasunak erabil ditzake, erakunde baten barruan nahiz Internet bidez. == Historia == Aplikazio banatuen arteko komunikaziorako lehen irtenbideak Internet hedatu aurretik garatu ziren, RPC (''Remote Procedure Call''), CORBA (''Common Object Request Broker Architecture'') eta DCOM (''Distributed Component Object Model'') bezalako teknologien bidez. Teknologia horiek urruneko eragiketak exekutatzea ahalbidetzen zuten, baina plataforma eta fabrikatzaile desberdinen arteko elkarreragingarritasunean mugak zituzten.<ref name=":1">{{Erreferentzia|izena=F.|abizena=Curbera|izenburua=Unraveling the Web services web: an introduction to SOAP, WSDL, and UDDI|orrialdeak=86–93|abizena2=Duftler|abizena3=Khalaf|abizena4=Nagy|abizena5=Mukhi|abizena6=Weerawarana|izena2=M.|izena3=R.|izena4=W.|izena5=N.|izena6=S.|data=2002-03|url=https://doi.org/10.1109/4236.991449|aldizkaria=IEEE Internet Computing|alea=2|zenbakia=6|issn=1089-7801|doi=10.1109/4236.991449|sartze-data=2026-07-20}}</ref> 1990eko hamarkadaren amaieran XML eta HTTPn oinarritutako teknologia berriak agertu ziren. Horien artean nabarmendu ziren '''SOAP''' (''Simple Object Access Protocol''), '''WSDL''' (''Web Services Description Language'') eta '''UDDI''' (''Universal Description, Discovery and Integration''). Estandar horiek mezuak trukatzeko, zerbitzuak deskribatzeko eta sarearen bidez eskuragarri zeuden baliabideak aurkitzeko mekanismoak eskaintzen zituzten.<ref name=":1" /><ref name=":2">{{Erreferentzia|izenburua=SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)|url=https://www.w3.org/TR/soap12-part1/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref><ref name=":3">{{Erreferentzia|izenburua=Web Services Description Language (WSDL) Version 2.0 Part 1: Core Language|url=https://www.w3.org/TR/wsdl20/Overview.html|aldizkaria=www.w3.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> Teknologia horien hedapena estuki lotuta egon zen '''Zerbitzuetara Bideratutako Arkitekturarekin''' ('''SOA''') (''Service-Oriented Architecture''). Paradigma horrek sistemak ondo definitutako interfazeen bidez eskuragarri dauden zerbitzu independenteen multzo gisa antolatzea proposatzen du. Web zerbitzuak SOA arkitekturak ezartzeko gehien erabilitako teknologietako bat bihurtu ziren.<ref name=":4">{{Erreferentzia|izena=M. P.|abizena=Papazoglou|izenburua=Introduction: Service-oriented computing|orrialdeak=24–28|abizena2=Georgakopoulos|izena2=D.|data=2003-10-01|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/944217.944233|aldizkaria=Communications of the ACM|alea=10|zenbakia=46|issn=0001-0782|doi=10.1145/944217.944233|sartze-data=2026-07-20}}</ref> 2000. urtean, Roy Fieldingek '''REST''' (''Representational State Transfer'') deskribatu zuen Webaren printzipioetan oinarritutako arkitektura-estilo gisa. Eragiketetan zentratu beharrean, RESTek '''URI''' (''Uniform Resource Identifier'') bidez identifikatutako baliabideak eta horietara sartzeko HTTPk eskaintzen dituen mekanismoak erabiltzen ditu. <ref name=":5">{{Erreferentzia|izena=R. T.|abizena=Fielding|urtea=2000|izenburua=Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures|url=https://ics.uci.edu/~fielding/pubs/dissertation/top.htm|aldizkaria=ics.uci.edu|sartze-data=2026-07-20}}</ref> RESTen hedapenak aplikazioen arteko interfazeak eraikitzeko ikuspegi berriak bultzatu zituen, SOAP eta WSDLren kontratu formaletan oinarritutako ereduetatik bereizita. 2010eko hamarkadan web zerbitzuekin lotutako teknologia berriak agertu ziren; horien artean '''GraphQL''' eta '''gRPC''' daude. Teknologia horiek datu-kontsulten eta sistema banatuen arteko komunikazioaren behar espezifikoei erantzuteko garatu ziren.<ref name=":6">{{Erreferentzia|izenburua=GraphQL {{!}} The query language for modern APIs|hizkuntza=en|url=https://graphql.org/|aldizkaria=graphql.org|sartze-data=2026-07-20}}</ref> <ref name=":7">{{Erreferentzia|izena=Fiodar|abizena=Sazanavets|izenburua=gRPC Security|argitaletxea=Apress|data=2020|url=https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6211-5_4|aldizkaria=Beginning gRPC on ASP.NET Core|isbn=978-1-4842-6211-5|sartze-data=2026-07-20}}</ref> [[File:WebSeviceDiagram EU.png|thumb|Web zerbitzu baten eskaera eta erantzunaren diagrama]] == Alderdi teknikoak == Web zerbitzuak hainbat arkitektura-ereduren arabera inplementa daitezke. * '''SOAP''' (''Simple Object Access Protocol''): XML mezu egituratuak eta WSDL dokumentuak erabiltzen ditu eskuragarri dauden eragiketak modu formalean deskribatzeko. Segurtasunari, transakzioei edo mezularitza fidagarriari lotutako zehaztapenekin osa daiteke.<ref name=":2" /><ref name=":3" /> * '''REST''' (''Representational State Transfer''): baliabideetara bideratutako ikuspegia erabiltzen du. Baliabide bakoitzak URI bakarra du, eta HTTP metodoen bidez (GET, POST, PUT eta DELETE) kudeatzen da. Informazio-trukea JSON (''JavaScript Object Notation'') formatuan egiten da normalean.<ref name=":5" /> * '''GraphQL''': kontsultetan oinarritutako eredua da; bezero bakoitzak zehazten du zer informazio jaso nahi duen.<ref name=":6" /> * '''gRPC''': '''Protocol Buffers''' erabiltzen du datuak serializatzeko, eta HTTP/2 garraio-protokolo gisa. Sistema banatuetan eta mikrozerbitzuen arkitekturetan erabiltzen da.<ref name=":7" /> {| class="wikitable" ! Eredua ! Mezuak ! Kontratua / Deskribapena ! Erabilera ohikoa |- | SOAP | XML | WSDL | Enpresa-integrazioak |- | REST | JSON/XML | OpenAPI | API publikoak |- | GraphQL | JSON | Eskema (''schema'') | Kontsulta malguak |- | gRPC | Protocol Buffers | .proto fitxategiak | Mikrozerbitzuak |} ''Web zerbitzuen arkitektura-eredu nagusien ezaugarri nagusien laburpena.'' == Garrantzia, eragina eta etorkizuneko ildoak== Web zerbitzuek modu independentean garatutako aplikazioak integratzeko mekanismo estandarizatuak eskaintzen dituzte, eta teknologia desberdinekin eraikitako sistemen arteko elkarreragingarritasuna ahalbidetzen dute. Era berean, zerbitzuetan oinarritutako arkitektura banatu askoren parte dira, SOA ereduetatik hasi eta mikrozerbitzuen arkitekturetaraino. <ref name=":4" /> SOAP zerbitzuak kontratu formalak, datu-eskema zehatzak edo segurtasunari eta transakzioei lotutako espezifikazioak behar dituzten inguruneetan erabiltzen dira. Salesforce bezalako plataformek SOAP interfazeak mantentzen dituzte beste integrazio-mekanismo batzuekin batera.<ref name=":2" /> REST interfazeak zerbitzu digitalen hornitzaile askok eta hodeiko plataformek erabiltzen dituzte HTTP bidez eskuragarri dauden funtzionalitateak eskaintzeko. Amazon Web Services, Microsoft Azure eta Google Cloud plataformek eredu horretan oinarritutako APIak eskaintzen dituzte.<ref name=":5" /> GraphQL GitHub bezalako plataformetan erabiltzen da datu-multzo konplexuei buruzko kontsultak egiteko sarrera-puntu bakar baten bidez.<ref name=":6" /> gRPC mikrozerbitzuen arkitekturetan erabiltzen da software-osagai banatuen arteko komunikazioa egiteko.<ref name=":7" /> Azken urteetako bilakaera-ildoen artean daude gertaeretan oinarritutako arkitekturak (''event-driven architectures''), APIen bizi-zikloaren kudeaketa eta zerbitzu-sareak (''service meshes''). Teknologia horien helburua sistema banatuen arteko elkarreragingarritasuna interfaze estandarizatuen bidez errazten jarraitzea da. == Testu ebakia: Paradoxa== Weba hitza entzundakoan gizakia pantailaren aurrean irudikatzen dugu berehala. Baina Webaren parterik handiena ez dago gizakiek pantaila batean irakurtzeko egina, baizik eta makinek euren artean komunikatzeko. Web zerbitzuei esker, programazio-lengoaia eta sistema eragile desberdinetan idatzitako aplikazioak unibertsalki ulergarriak dira, gizakiaren esku-hartzerik gabe. Laburbilduz, gaur egungo ekonomia digitala eusten duen azpiegitura ikusezina da. == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} 8m1fg2yk571fk17ejm60cpsonahcu64 0 7327 44296 44078 2026-09-10T11:22:57Z Montserrat.maritxalar 2723 44296 wikitext text/x-wiki = TensorFlow = [[Fitxategi:TensorFlow logo.svg|thumb]] '''[[w:TensorFlow|TensorFlow]]''' [[w:kode irekiko software|kode irekiko software]]-liburutegi bat da, [[w:ikaskuntza automatiko|ikaskuntza automatiko]]ko ereduak sortu, entrenatu eta exekutatzeko erabiltzen dena.<ref>[https://www.tensorflow.org/ TensorFlow - webgune ofiziala]</ref><ref>Abadi, M. et al. (2016). ''TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning''. 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16), 265–283. USENIX Association.</ref> Eredu horiek [[w:adimen artifiziala|adimen artifizialeko]] sistemak dira, datuetatik ataza konplexuak automatikoki ebazten ikasteko ahalmena dutenak, programatzaile batek idatzitako arauak soilik jarraitu beharrean. [[w:Google|Google]]k garatu zuen, eta 2015ean argitaratu zen jendaurrean. TensorFlowren agerpena bat etorri zen [[w:ikaskuntza sakon|ikaskuntza sakon]]aren hedapenarekin. Ikaskuntza sakona ikaskuntza automatikoaren adar bat da, geruza ugariko neurona-sareetan oinarritua (giza garuneko neuronen antolaketan modu sinplifikatuan inspiratutako eredu matematikoak).<ref>LeCun, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. (2015). ''Deep learning''. Nature, 521, 436–444. DOI: 10.1038/nature14539.</ref><ref>Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A. (2016). ''Deep Learning''. MIT Press.</ref> Garai hartan, sare horiek emaitza onak lortzen hasi ziren irudien ezagutzan, hizkuntzaren prozesamenduan eta ahotsaren analisian, adibidez. Hala ere, haien entrenamenduak eragiketa matematiko ugari eta hainbat prozesadoreren arteko koordinazioa eskatzen zuen. TensorFlowek kalkulu horiek antolatu eta exekutatzeko azpiegitura bateratu bat eskaini zuen. Horrek ikerketa, eredu berrien garapena eta ikaskuntza automatikoaren aplikazio praktikoa bizkortu zituen, bai unibertsitateetan bai industrian. == Funtzionamendua == TensorFlow izena ingelesezko tensor («tentsorea») eta flow («fluxua») hitzetatik dator. [[w:Tentsore|Tentsore]] bat dimentsio batean edo gehiagotan datu zenbakizkoak adierazten dituen egitura matematikoa da. Zenbaki bakar bat dimentsiorik gabeko (0 dimentsioko) tentsorea da; balio zerrenda bat dimentsio bateko (1D) tentsorea da; eta taula bat bi dimentsioko (2D) tentsorea. Irudi digital bat, adibidez, normalean hiru dimentsioko (3D) tentsore gisa adierazten da: altuera × zabalera × kanal kopurua (pixelen kolore-osagaiak, adibidez gorria, berdea eta urdina). Ikaskuntza automatikoan, irudiak, soinuak, hitzak eta bestelako informazio motak horrelakoen bidez erabiltzen dira. TensorFlowk tentsore batzuk hartuta beste tentsore batzuk sortzen dituzten eragiketa matematikoak (eragiketa-fluxua) definitzea ahalbidetzen du. Eragiketa horietako asko elkartuta, eredu bat eraikitzen da. Ereduak sarrerako datuak jasotzen ditu, kalkulu-segida baten bidez prozesatzen ditu, eta emaitza bat sortzen du, hala nola sailkapen bat edo iragarpen bat. TensorFlowk, gainera, ereduak entrenatzeko behar diren tresnak ere eskaintzen ditu. Datuetatik ikastean eredu bat entrenatzen da bere barne-parametroak doituz. Garatzaileak kalkulu-fluxua eta ikasketa-metodoa zehazten ditu; TensorFlowk, berriz, parametro horiek eguneratzeko eta errorea murrizteko behar diren kalkulu matematikoak automatikoki egiteko baliabideak eskaintzen ditu. Horri esker, errazagoa da ikaskuntza automatikoko sistema konplexuak garatzea eta entrenatzea. Adibidez, katuen eta txakurren irudiak bereizteko sistema batean, entrenamendu-multzoan argazkiak biltzen dira, bakoitzari dagokion kategoriaren etiketarekin. Ereduak irudi bakoitza prozesatzen du eta iragarpen bat egiten du. Ondoren, iragarpen hori espero den emaitzarekin alderatzen da, eta errorea kalkulatzen da. TensorFlowk errore hori murrizteko behar diren eragiketa gehienak automatizatzen ditu. Ereduaren barne-parametroak pixkanaka egokitzen dira, eta prozesua adibide askorekin errepikatzen da zehaztasun-maila jakin batera iritsi arte. Behin entrenatuta, sistema hasierako datuetan ez zeuden irudiei aplika dakieke. == Garrantzia == TensorFlowren ekarpen nagusia ikaskuntza automatikoko sistemak garatzeko beharrezkoak diren hainbat zeregin plataforma bakarrean biltzea izan zen. Ereduak definitzea, entrenatzea, kalkuluak hainbat prozesadoreren artean banatzea eta aplikazio errealetan erabiltzeko prestatzea ahalbidetzen zuen. Era berean, erabilera orokorreko prozesadoreak, prozesamendu grafikoko unitateak (GPUak) eta hainbat ordenagailuz osatutako sistemak baliatzeko gai zen. Gaitasun hori bereziki garrantzitsua zen neurona-sare sakonentzat, haien entrenamenduak milioika eragiketa eta datu-kopuru handiak eska baititzake. Eredu bat ordenagailu pertsonal batean garatzen has zitekeen, eta gero azpiegitura indartsuagoetara eraman, programatzeko modua erabat aldatu beharrik gabe. == Testu ebakia: Software librea izatearen garrantzia == TensorFlow kode irekiko software gisa argitaratzeak ordura arte batez ere enpresa handiek eta ikerketa-zentroek erabiltzen zituzten tresnak eskuragarriago bihurtu zituen. Ikertzaileek, ikasleek eta garatzaileek azpiegitura bera erabili, haren funtzionamendua aztertu eta hedapen berriak sortu ahal izan zituzten. Proiektuaren erabilgarritasun publikoak dokumentazioa eta material didaktikoak garatzea ere bultzatu zuen. TensorFlowk ikerketa akademikoaren eta aplikazio praktikoen garapenaren arteko aldea murrizten lagundu zuen. [[w:Ikusmen artifizial|Ikusmen artifizial]]ean, ahots-ezagutzan, [[w:itzulpen automatiko|itzulpen automatiko]]an, testuen analisian, robotikan eta medikuntzan erabili izan da. Haren hedapena bat etorri zen ikaskuntza automatikoa produktu eta zerbitzu digital ugaritan txertatzearekin. == Erreferentziak == {{Erreferentzia zerrenda}} 7fxhoot4geod569t02wy5vu4ad7b6g0