{"id":1094,"date":"2025-06-19T15:25:37","date_gmt":"2025-06-19T15:25:37","guid":{"rendered":"http:\/\/68541eb2ea57d4129af083af"},"modified":"2025-06-19T15:25:37","modified_gmt":"2025-06-19T15:25:37","slug":"este-modelo-de-ia-realmente-nunca-deja-de-aprender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/06\/19\/este-modelo-de-ia-realmente-nunca-deja-de-aprender\/","title":{"rendered":"Este modelo de IA realmente nunca deja de aprender"},"content":{"rendered":"
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Los grandes modelos de lenguaje (LLM) modernos pueden escribir hermosos sonetos y c\u00f3digo elegante, pero carecen incluso de una capacidad rudimentaria para aprender de la experiencia. Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) dise\u00f1aron una forma de que los LLM sigan mejorando ajustando sus propios par\u00e1metros en respuesta a nueva informaci\u00f3n \u00fatil.<\/p>\n

Se trata de un paso m\u00e1s hacia la creaci\u00f3n de modelos de inteligencia artificial que aprendan de forma continua, un objetivo que se persigue desde hace tiempo y que ser\u00e1 crucial si se desea que las m\u00e1quinas imiten cada vez m\u00e1s fielmente la inteligencia humana. Mientras tanto, podr\u00eda proporcionarnos chatbots<\/em><\/a> y otras herramientas de IA<\/a> m\u00e1s capaces de incorporar nueva informaci\u00f3n, como los intereses y preferencias del usuario.<\/p>\n

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Escritores est\u00e1n protestando contra la IA en TikTok<\/a><\/div>\n

Escritores y escritoras tradicionales e independientes est\u00e1n inundando #WritersTok con videos editando sus manuscritos para refutar las acusaciones de uso generativo de IA y mostrar a los lectores su muy humano proceso.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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SEAL, la propuesta del MIT<\/h2>\n

El concepto, denominado modelos ling\u00fc\u00edsticos autoadaptativos (SEAL, por Self-Adapting Language Models<\/em>), consiste en hacer que un LLM aprenda a generar sus propios datos sint\u00e9ticos<\/a> de entrenamiento<\/strong> y actualice su procedimiento en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n que reciba.<\/p>\n

“La idea inicial era explorar si los tokens,<\/em> unidades de texto alimentadas a los LLM y generadas por ellos, pod\u00edan provocar una potente actualizaci\u00f3n de un modelo”, explica Jyothish Pari, estudiante de doctorado del MIT que participa en el desarrollo de SEAL. Pari indica que el objetivo era comprobar si el resultado de un modelo pod\u00eda utilizarse para entrenarlo.<\/p>\n

Adam Zweigler, investigador universitario del MIT que tambi\u00e9n trabaja en SEAL, a\u00f1ade que, aunque los modelos m\u00e1s recientes pueden “razonar” su camino hacia mejores soluciones mediante inferencias m\u00e1s complejas, el propio modelo no se beneficia de ese razonamiento a largo plazo. Por el contrario, SEAL genera nuevos conocimientos y luego los incorpora a sus ponderaciones o par\u00e1metros.<\/p>\n

Por ejemplo, ante una afirmaci\u00f3n sobre los retos que enfrent\u00f3 el programa espacial Apolo, el modelo gener\u00f3 nuevos pasajes que intentaban describir las implicaciones de dicha afirmaci\u00f3n. Los investigadores lo compararon con la forma en que un estudiante humano escribe y revisa sus apuntes para facilitar su aprendizaje.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el sistema actualiz\u00f3 el modelo utilizando esos datos y comprob\u00f3 qu\u00e9 tan bien era capaz el nuevo modelo de responder a una serie de preguntas. Finalmente, esto proporcion\u00f3 una se\u00f1al de aprendizaje por refuerzo que ayud\u00f3 a guiar al modelo hacia actualizaciones que mejoran sus capacidades generales y lo ayudan a seguir aprendiendo.<\/p>\n

Los investigadores probaron su m\u00e9todo en versiones peque\u00f1as y medianas de dos modelos de c\u00f3digo abierto: Llama, de Meta<\/a>, y Qwen, de Alibaba.<\/a> Afirman que el m\u00e9todo deber\u00eda funcionar tambi\u00e9n con modelos de frontera mucho m\u00e1s grandes.<\/p>\n

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Seguir enriqueciendo a los modelos de IA<\/h2>\n

Los investigadores evaluaron el m\u00e9todo SEAL con texto y con una prueba de referencia llamada ARC, que mide la capacidad de un modelo de IA<\/a> para resolver problemas de razonamiento abstracto. En ambos casos, observaron que SEAL permit\u00eda a los modelos seguir aprendiendo mucho m\u00e1s all\u00e1 de su entrenamiento inicial.<\/p>\n

Pulkit Agrawal, profesor del MIT que supervis\u00f3 el trabajo, se\u00f1ala que el proyecto SEAL aborda cuestiones fundamentales de la IA, como la forma de lograr que los sistemas de inteligencia artificial descubran por s\u00ed mismos qu\u00e9 deben aprender. A\u00f1ade que tambi\u00e9n podr\u00eda servir para que los modelos de IA sean m\u00e1s personalizados: “Los LLM son potentes, pero no queremos que su conocimiento se detenga”.<\/p>\n

SEAL no es todav\u00eda una forma definitiva para que la IA mejore indefinidamente.<\/strong> Por un lado, como se\u00f1ala Agrawal, los LLM probados sufren lo que se conoce como “olvido catastr\u00f3fico”, un preocupante efecto que se observa cuando la incorporaci\u00f3n de nueva informaci\u00f3n hace que desaparezcan conocimientos previamente adquiridos.<\/strong> Esto podr\u00eda se\u00f1alar una diferencia fundamental entre las redes neuronales artificiales<\/a> y las biol\u00f3gicas. Pari y Zweigler tambi\u00e9n indican que SEAL es un sistema con un alto costo computacional, y que a\u00fan no est\u00e1 claro cu\u00e1l es la mejor forma de programar nuevos periodos de aprendizaje. Una idea interesante, menciona Zweigler, es que, al igual que los humanos, tal vez los LLM podr\u00edan experimentar periodos de “sue\u00f1o” en los que consolidan la nueva informaci\u00f3n.<\/p>\n

A pesar de todas sus limitaciones, SEAL representa una v\u00eda nueva y prometedora para la investigaci\u00f3n en inteligencia artificial, y es muy probable que se integre en los futuros modelos de IA de vanguardia.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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