{"id":555,"date":"2025-03-26T20:56:14","date_gmt":"2025-03-26T20:56:14","guid":{"rendered":"http:\/\/67e41aab5b8f182656d0e57c"},"modified":"2025-03-26T20:56:14","modified_gmt":"2025-03-26T20:56:14","slug":"esta-empresa-tiene-la-clave-para-que-la-ia-se-entrena-a-si-misma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/03\/26\/esta-empresa-tiene-la-clave-para-que-la-ia-se-entrena-a-si-misma\/","title":{"rendered":"Esta empresa tiene la clave para que la IA se entrena a s\u00ed misma"},"content":{"rendered":"
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Databricks, una empresa que ayuda a las gigantes tecnol\u00f3gicas a crear modelos de IA personalizados, ha desarrollado un truco de aprendizaje autom\u00e1tico que puede aumentar el rendimiento de un modelo generativo sin necesidad de datos etiquetados o brutos. Durante un a\u00f1o, Jonathan Frankle, cient\u00edfico jefe de IA en Databricks, habl\u00f3 con los clientes sobre los principales retos para conseguir que los sistemas de inteligencia artificial funcionen de forma fiable. Seg\u00fan \u00e9l, el problema son los “datos sucios”.<\/p>\n

“Todo el mundo tiene algunos datos y una m\u00ednima idea de lo que quiere hacer”, reitera Frankle. A\u00f1ade que nadie ofrece datos claros y precisos que puedan introducirse en un prompt<\/em> (instrucci\u00f3n) o en una interfaz de programaci\u00f3n<\/a> de aplicaciones para un modelo. El modelo de Databricks podr\u00eda permitir a las empresas desplegar agentes de IA<\/a> para tareas espec\u00edficas sin que la calidad de los datos sea un obst\u00e1culo.<\/p>\n

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Google Presenta Gemini Robotics, una IA para robots humanoides<\/a><\/div>\n

Google presenta su nuevo modelo de inteligencia artificial que dota de m\u00e1s inteligencia a los humanoides y otros robots, y una herramienta dise\u00f1ada para darles una br\u00fajula moral.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Una mezcla para reproducir mejores datos<\/h2>\n

La t\u00e9cnica ofrece una visi\u00f3n poco usual de los trucos clave que los ingenieros usan para mejorar las capacidades de los modelos avanzados de inteligencia artificial, especialmente cuando es dif\u00edcil conseguir buenos datos. El m\u00e9todo combina las ideas producidas por modelos de razonamiento avanzados con el aprendizaje por refuerzo<\/strong>, una forma de mejorar la pr\u00e1ctica con datos de entrenamiento “sint\u00e9ticos” o generados por la IA.<\/p>\n

Los \u00faltimos modelos de OpenAI<\/a>, Google<\/a> y DeepSeek<\/a> se basan en gran medida en el aprendizaje por refuerzo y en datos de entrenamiento sint\u00e9ticos. WIRED revel\u00f3 que Nvidia planea adquirir Gretel, una empresa especializada en datos sint\u00e9ticos<\/a>. “Todos estamos navegando por este espacio”, afirma Frankle.<\/p>\n

El m\u00e9todo de Databricks aprovecha el hecho de que, con suficientes intentos, incluso un modelo d\u00e9bil puede obtener una buena puntuaci\u00f3n en una determinada tarea o referencia. Los investigadores llaman a este m\u00e9todo de mejorar el rendimiento de un modelo “best-of-N” (mejor de N). Databricks entren\u00f3 a un modelo para predecir qu\u00e9 resultado preferir\u00edan los evaluadores humanos. El modelo de recompensa de Databricks (DBRM) puede utilizarse para mejorar el rendimiento de otros modelos sin necesidad de m\u00e1s datos etiquetados.<\/p>\n

El DBRM selecciona los mejores resultados de un modelo determinado. As\u00ed, se crean datos de entrenamiento sint\u00e9ticos que permiten afinar el modelo para que produzca mejores resultados a la primera.<\/strong> Databricks denomina a su nuevo m\u00e9todo “Test-time Adaptive Optimization” (TAO), u Optimizaci\u00f3n adaptativa en tiempo de prueba. “Este m\u00e9todo utiliza un aprendizaje por refuerzo relativamente ligero para incorporar las ventajas de la optimizaci\u00f3n adaptativa en el propio modelo”, explica Frankle.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n realizada por Databricks demuestra que el m\u00e9todo TAO mejora a medida que se ampl\u00eda a modelos m\u00e1s grandes y capaces. El aprendizaje por refuerzo y los datos sint\u00e9ticos ya se utilizan ampliamente, pero combinarlos para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLM)<\/a> es una t\u00e9cnica relativamente nueva y t\u00e9cnicamente dif\u00edcil.<\/p>\n

Databricks es inusualmente abierta sobre c\u00f3mo desarrolla la IA, porque quiere demostrar a los clientes que tiene las habilidades necesarias para crear potentes modelos personalizados para ellos. En el pasado, la empresa revel\u00f3 a WIRED c\u00f3mo desarroll\u00f3 DBX, un modelo avanzado de lenguaje de c\u00f3digo abierto (LLM) desde cero.<\/p>\n

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Meta presenta una IA que traduce los pensamientos en texto<\/a><\/div>\n

Fundamental Artificial Intelligence Research, el laboratorio de IA de Meta, anuncia una nueva m\u00e1quina que puede decodificar se\u00f1ales cerebrales y convertirlas en palabras escritas en una computadora.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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El futuro de TAO es brillante<\/h2>\n

Sin datos bien etiquetados y cuidadosamente conservados, es dif\u00edcil ajustar un LLM para realizar tareas espec\u00edficas con mayor eficacia, como analizar informes financieros o historiales m\u00e9dicos para encontrar patrones o identificar problemas. Muchas empresas esperan ahora utilizar los LLM para automatizar tareas con los llamados agentes de IA.<\/a><\/strong><\/p>\n

Por ejemplo, un agente utilizado en finanzas podr\u00eda analizar los principales resultados de una empresa, generar un informe y enviarlo autom\u00e1ticamente a distintos analistas. Otro contexto en el que ser\u00eda \u00fatil un agente es en la industria de los seguros de salud, orientando a los clientes con informaci\u00f3n sobre un f\u00e1rmaco o una enfermedad relevante.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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