{"id":1168,"date":"2025-07-10T19:01:22","date_gmt":"2025-07-10T19:01:22","guid":{"rendered":"http:\/\/686fef0ab37432a18b3996a7"},"modified":"2025-07-10T19:01:22","modified_gmt":"2025-07-10T19:01:22","slug":"este-modelo-de-ia-regresa-el-control-de-los-datos-a-los-usuarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/07\/10\/este-modelo-de-ia-regresa-el-control-de-los-datos-a-los-usuarios\/","title":{"rendered":"Este modelo de IA regresa el control de los datos a los usuarios"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo tipo de gran modelo de lenguaje (LLM), desarrollado por investigadores del Allen Institute for AI (Ai2), permite controlar c\u00f3mo se utilizan los datos de entrenamiento incluso despu\u00e9s de construir el modelo.<\/p>\n

El nuevo modelo FlexOlmo, podr\u00eda poner en entredicho el paradigma actual de las grandes empresas de inteligencia artificial<\/strong>, que absorben datos de internet<\/a>, libros y otras fuentes, a menudo sin tener en cuenta su propiedad intelectual, y luego se apropian por completo de los modelos resultantes. Hoy en d\u00eda, una vez que los datos se incorporan a un modelo de IA, extraerlos de ese modelo es un poco como intentar recuperar los huevos de un pastel ya terminado.<\/p>\n

“Convencionalmente, los datos est\u00e1n dentro o fuera. Una vez que entren esos datos, pierdes el control. Y no tienes salida, a menos que me obligues a pasar por otra ronda multimillonaria de formaci\u00f3n”, explica Ali Farhadi, CEO de Ai2, con sede en Seattle, Washington.<\/p>\n

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\"El<\/picture><\/span><\/div>\n
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Cloudflare hace historia bloqueando las consultas de las IA y sienta las bases para transformar el negocio<\/a><\/div>\n

La extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de p\u00e1ginas web con IA puede estar llegando a su fin. Al menos si Cloudflare se sale con la suya.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Ai2 defiende que los autores intelectuales mantengan el control<\/h2>\n

Quienes quieran aportar datos a un modelo FlexOlmo pueden hacerlo copiando primero un modelo compartido p\u00fablicamente conocido como “anchor”. A continuaci\u00f3n, entrenan un segundo modelo con sus propios datos, combinan el resultado con el modelo de anclaje y devuelven el resultado a quien est\u00e9 construyendo el tercer y \u00faltimo modelo.<\/p>\n

Contribuir de este modo significa que nunca hay que entregar los datos.<\/strong> Y como el modelo del propietario de los datos se combina con el modelo final, es posible extraer los datos m\u00e1s adelante. Por ejemplo, un editor de revistas puede aportar texto de su archivo de art\u00edculos a un modelo, pero eliminar m\u00e1s tarde el submodelo entrenado con esos datos si hay un litigio legal o si la empresa se opone a c\u00f3mo se est\u00e1 utilizando un modelo.<\/p>\n

“La formaci\u00f3n es totalmente as\u00edncrona. Los propietarios de los datos no tienen que coordinarse, y la generaci\u00f3n puede hacerse de forma completamente independiente”, explica Sewon Min, investigador cient\u00edfico de Ai2 que dirigi\u00f3 el trabajo t\u00e9cnico.<\/p>\n

La arquitectura del modelo FlexOlmo es lo que se conoce como una “mezcla de expertos”, un dise\u00f1o popular que normalmente se utiliza para combinar simult\u00e1neamente varios submodelos en uno mayor y m\u00e1s capaz.<\/strong> La innovaci\u00f3n clave de Ai2 es una forma de fusionar submodelos que se entrenaron de forma independiente. Para ello se utiliza un nuevo esquema de representaci\u00f3n de los valores de un modelo, de modo que sus capacidades puedan fusionarse con las de otros cuando se ejecute el modelo combinado final.<\/p>\n

Para probar este m\u00e9todo, los investigadores de FlexOlmo crearon un conjunto de datos que denominan Flexmix a partir de fuentes propias, como libros y sitios web. Utilizaron el dise\u00f1o de FlexOlmo para construir un modelo con 37,000 millones de par\u00e1metros, aproximadamente una d\u00e9cima parte del mayor modelo de c\u00f3digo abierto de Meta<\/a>. A continuaci\u00f3n, compararon su modelo con varios otros. Comprobaron que superaba a cualquier modelo individual en todas las tareas y que, adem\u00e1s, obten\u00eda un 10% m\u00e1s de puntos de referencia comunes que otros dos m\u00e9todos de fusi\u00f3n de modelos entrenados de forma independiente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un nuevo tipo de gran modelo de lenguaje (LLM), desarrollado por investigadores del Allen Institute for AI (Ai2), permite controlar c\u00f3mo se utilizan los datos de entrenamiento incluso despu\u00e9s de construir el modelo. 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