OpenAI presentó GPT-4.1, pero evaluaciones independientes sugieren que podría ser menos fiable que sus predecesores, generando debate sobre el equilibrio entre potencia y ética en la IA. La falta de un informe técnico detallado también levanta sospechas sobre problemas de alineación.
GPT-4.1 de OpenAI muestra problemas de consistencia y seguridad. Pruebas independientes revelan comportamientos inesperados y riesgos potenciales. ¿Es esta versión superior a sus predecesoras?
El análisis de Gartner indica un cambio hacia modelos IA más pequeños y enfocados, usados tres veces más que los LLM generales. Esto optimiza recursos y reduce costos operativos, impulsado por la precisión y la eficiencia.
Modelos de lenguaje a gran escala para análisis unicelular. C2S-Scale transforma datos genéticos en lenguaje accesible, revolucionando el estudio y tratamiento de enfermedades.
Ejecuta DeepSeek y otros LLMs localmente en tu Mac para mayor privacidad, rendimiento y control. Descubre los beneficios, requisitos y pasos.
Explora cómo Hugging Face simplifica el descubrimiento y uso de modelos de IA. Un ecosistema vital para investigadores y desarrolladores, democratizando el acceso a herramientas avanzadas, modelos preentrenados y conjuntos de datos, fomentando la innovación y colaboración en la comunidad de aprendizaje automático y ciencia de datos a nivel mundial.
Explora cómo adaptar Large Language Models (LLMs) como Llama y Mistral a dominios técnicos mediante fine-tuning (CPT, SFT, DPO, ORPO) y fusión de modelos (SLERP). Descubre cómo la fusión, especialmente con SLERP, puede desbloquear capacidades emergentes, superando a los modelos parentales en tareas especializadas como la ciencia de materiales, según experimentos detallados.
Investigadores usan la función de 'fine-tuning' de Gemini para crear ataques de inyección de prompts más efectivos contra los modelos de Google. La técnica, 'Fun-Tuning', automatiza la generación de ataques explotando información filtrada durante el proceso de ajuste fino, planteando nuevos desafíos de seguridad para los LLM de 'closed-weight'.
Mistral AI lanza Mistral Small 3.1, un modelo open-source que desafía a gigantes como Google y OpenAI. Con licencia Apache 2.0 y capacidades avanzadas, busca liderar su categoría, impulsando la tensión entre IA propietaria y ecosistemas abiertos, y remodelando potencialmente la industria.
Exploramos el ajuste fino de modelos de lenguaje, sus ventajas sobre RAG, desafíos, casos de uso reales (gestión del conocimiento, procesos, código, finanzas, salud) y técnicas (LoRA, cuantización). Consideraciones de hardware, implementación y costos para aplicaciones prácticas.
