Inteligencia Artificial de Código Abierto: 9 Modelos Potentes Que Debes Probar

A finales de 2022, ChatGPT irrumpió en la escena de la inteligencia artificial (IA), cambiando para siempre esa industria. Y aunque ChatGPT ha recibido una cantidad significativa de atención, el mundo de la IA es vasto, diverso y en constante crecimiento. En particular, los modelos de IA de código abierto presentan una rica oportunidad para desarrolladores curiosos y profesionales de negocios con visión de futuro para explorar.

Ya sea que estés buscando integrar IA en tus proyectos, mejorar tus flujos de trabajo o simplemente explorar un área nueva y en crecimiento de la tecnología, estos modelos ofrecen una variedad de características, fortalezas y aplicaciones que satisfacen diversas necesidades. 

Los algoritmos que impulsan la comprensión del lenguaje y los motores creativos que impulsan tareas generativas hacen que los modelos de IA de código abierto sean parte de la cima de la innovación impulsada por la comunidad en la IA.

A continuación, exploramos nueve de los modelos de IA de código abierto más poderosos y emocionantes disponibles en la actualidad. Nuestro objetivo es que no solo adquieras conocimientos sobre estos modelos, sino también ideas sobre cómo pueden encajar en tus proyectos personales, esfuerzos de investigación o estrategias empresariales.

¿Qué es un Modelo de IA de Código Abierto?

Antes de llegar a los modelos de IA en sí, necesitamos comprender en qué se diferencia la IA de código abierto de sus contrapartes. Un modelo de IA de código abierto es más que una simple herramienta. Es una filosofía — un esfuerzo colaborativo hacia la innovación y el conocimiento compartido en el espacio de la inteligencia artificial.

El término “código abierto” se refiere a algo que puede ser modificado y compartido porque su diseño es de acceso público. En el contexto de la IA, los modelos de código abierto se desarrollan de manera que permite que cualquiera acceda, use, modifique y distribuya el código fuente. Esta apertura fomenta un entorno colaborativo en el que los desarrolladores, investigadores y entusiastas pueden contribuir y beneficiarse de los avances colectivos.

Los modelos de IA de código abierto desempeñan un papel fundamental en el avance del campo de la IA. Actúan como catalizadores de la innovación, permitiendo que una amplia gama de individuos y organizaciones participe en el desarrollo de la IA. Al democratizar el acceso a la tecnología de vanguardia, los modelos de IA de código abierto aseguran que los beneficios de los avances en la IA se compartan de manera más amplia, lo que conduce a un progreso tecnológico equitativo y diverso.

¿Cuáles Son los Beneficios de Usar IA de Código Abierto?

La IA de código abierto atrae a una amplia gama de usuarios, desde entusiastas individuales hasta grandes empresas, debido a algunos beneficios clave.

El Desarrollo Es Transparente

La IA de código abierto permite a los usuarios ver exactamente cómo se construye y opera el modelo. Esta transparencia es crucial en una época en la que comprender el “cómo” y el “por qué” detrás del proceso de toma de decisiones de una IA es tan importante como los resultados que produce.

Con todo el código fuente accesible, es más fácil garantizar que se sigan pautas éticas y prácticas de IA responsables. Esto es especialmente importante en aplicaciones donde las decisiones de la IA tienen un impacto significativo, como la atención médica o la justicia penal.

Para las empresas y los usuarios finales, la transparencia genera confianza. Saber que los procesos de un modelo de IA están abiertos a revisión y comprensión infunde confianza en su precisión y equidad.

Es Más Fácil Realizar Auditorías

La capacidad de auditar el código hace que sea más fácil identificar errores, sesgos o vulnerabilidades de seguridad. Este es un paso vital en la creación de sistemas de IA robustos y confiables.

En sectores donde es necesario cumplir con regulaciones, la posibilidad de auditar los modelos de IA asegura que cumplan con los estándares requeridos. Esto es especialmente relevante a medida que los gobiernos y las industrias comienzan a implementar más IA en sus procesos — y a establecer regulaciones en torno a ella.

La auditoría también permite la evaluación continua y la mejora del modelo de IA. Este proceso no se trata solo de encontrar fallos, sino también de evolucionar el modelo para adaptarse a nuevos desafíos y requisitos.

Colaboración de la Comunidad

Finalmente, los modelos de IA de código abierto se benefician de las contribuciones de una comunidad global. La diversidad conduce a soluciones más creativas y a una gama más amplia de características y capacidades.

Con muchas mentes trabajando en el mismo proyecto, los problemas pueden identificarse y resolverse rápidamente. La naturaleza colaborativa también significa que los desarrollos y mejoras se realizan a un ritmo que los modelos propietarios tienen dificultades para igualar.

Participar en proyectos de código abierto permite a las personas aprender de sus pares, compartir conocimientos y mejorar sus habilidades. Este aspecto de la colaboración comunitaria es invaluable para el desarrollo personal y profesional en el campo de la IA.

Al aprovechar las ventajas de la transparencia y la colaboración comunitaria, los modelos de IA de código abierto democratizan la tecnología de IA y amplían los límites de lo que es posible en este campo en constante evolución.

¿Existen Desventajas en la IA de Código Abierto?

Si bien los modelos de IA de código abierto ofrecen numerosos beneficios, es importante reconocer que no están exentos de desafíos.

Puede Haber Sesgos

Los modelos de IA de código abierto a menudo se basan en datos de acceso público, que pueden ser limitados en alcance y diversidad. Esto puede llevar a sesgos inherentes en el modelo, ya que es posible que no represente con precisión a la población en general o a ciertos grupos demográficos, aunque este no es un problema exclusivo de la IA de código abierto.

Todos los modelos de IA pueden estar sujetos a sesgos basados en sus datos de entrenamiento, e incluso algunos censuran activamente sus datos de entrenamiento, a menudo con buenas intenciones, pero sin saber qué sesgos producirá eventualmente.

Hay mucho que decir sobre el tema del sesgo en la IA que no se puede abordar en solo unos pocos párrafos. Por ahora, los usuarios deben entender que identificar y corregir sesgos en la IA es un problema complejo para el cual aún no existe una solución perfecta.

Actualmente No Es Tan Poderosa Como los Modelos Propietarios

Los proyectos de código abierto a menudo operan con menos recursos que sus contrapartes propietarias. Esto puede limitar el alcance de la investigación y el desarrollo, lo que lleva a modelos que pueden quedarse atrás en cuanto a avances tecnológicos.

Los modelos de código abierto tampoco siempre se integran de manera perfecta con sistemas existentes, y el nivel de soporte técnico disponible puede variar significativamente. Esto puede ser un obstáculo para las empresas o individuos que buscan soluciones de IA confiables y listas para implementar.

Los Mejores Modelos de IA de Código Abierto

Explorar cada uno de estos modelos de IA de código abierto en detalle ofrece información sobre sus capacidades y posibles aplicaciones profesionales. Cada uno de estos modelos aporta algo único, brindando una visión del futuro de la tecnología de IA. Recuerda que algunos ofrecen interacción como servicio, mientras que otros requieren una descarga. A continuación, te presentamos un desglose de cada modelo.

Bionic GPT

Bionic GPT es un avanzado modelo de lenguaje de código abierto que sobresale en la comprensión y generación de lenguaje natural. Es hábil para generar texto coherente y contextualmente relevante, comprender patrones de lenguaje complejos y proporcionar traducciones precisas.

Mejores usos: Ideal para la creación de contenido, chatbots de servicio al cliente y servicios de traducción de idiomas.

Aplicaciones profesionales: Las empresas pueden aprovechar Bionic GPT para crear contenido de marketing atractivo, desarrollar chatbots eficientes de soporte al cliente o construir herramientas de traducción de idiomas.

Cómo empezar: Bionic GPT se basa en Python. Para comenzar, consulta su Guía de Introducción e Instalación.

GPT-Neo

Desarrollado por EleutherAI, GPT-Neo es una respuesta directa a la necesidad de modelos de lenguaje a gran escala y accesibles. Refleja la arquitectura de GPT-3 de OpenAI. GPT-Neo es excepcional en la generación de texto y en completar tareas como la creación de contenido, resúmenes y preguntas y respuestas.

Mejores usos: Adecuado para la generación automatizada de contenido, análisis de datos y herramientas educativas.

Aplicaciones profesionales: GPT-Neo puede ayudar en la redacción de informes, la creación de contenido educativo o el análisis de grandes volúmenes de datos de texto en entornos de investigación y negocios.

Cómo empezar: GPT-Neo está implementado en Python. Para comenzar, sigue las instrucciones de configuración y entrenamiento proporcionadas por EleutherAI en GitHub.

Mistral AI

Mistral AI se centra en la eficiencia energética, con el objetivo de reducir el impacto ambiental de los modelos de IA grandes sin comprometer el rendimiento. Es eficiente en el procesamiento de lenguaje, la comprensión del contexto y la generación de texto con recursos computacionales reducidos.

Mejores usos: Efectivo para aplicaciones donde la eficiencia energética es una prioridad, como aplicaciones móviles o servidores con recursos limitados.

Aplicaciones profesionales: Ideal para startups y pequeñas empresas que buscan implementar soluciones de IA sin inversiones significativas en hardware.

Cómo empezar: Mistral AI se puede implementar en Python. Hay varias formas de acceder a sus Modelos de Lenguaje Grandes; obtén más información en la documentación de la plataforma.

Hugging Face, Falcon 180B

Un producto de los esfuerzos colaborativos en Hugging Face, Falcon 180B es un modelo de lenguaje a gran escala conocido por su versatilidad. Es hábil en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como el análisis de sentimientos, la clasificación de texto y la traducción de idiomas.

Mejores usos: Excelente para crear agentes conversacionales inteligentes, herramientas de análisis de texto y sistemas de soporte multilingüe.

Aplicaciones profesionales: Las empresas pueden utilizar Falcon 180B para el análisis de sentimientos de los clientes, el soporte al cliente automatizado y la investigación de mercados globales.

Cómo empezar: Falcon 180B de Hugging Face, al igual que muchos otros modelos de Hugging Face, se basa principalmente en Python. Para comenzar con el modelo, sigue los pasos indicados aquí.

LaMDA by Google

Aunque no es completamente de código abierto, LaMDA (Modelo de Lenguaje para Aplicaciones de Diálogo) de Google ha avanzado en la IA conversacional con algunos componentes accesibles. Se especializa en la generación de diálogos naturales y fluidos, y en mantener el contexto en conversaciones prolongadas.

Mejores usos: Perfecto para crear chatbots sofisticados y asistentes virtuales.

Aplicaciones profesionales: Las empresas pueden implementar LaMDA para bots de servicio al cliente avanzados, asistentes virtuales interactivos y herramientas educativas atractivas.

Cómo empezar: LaMDA es un poco diferente de las otras herramientas de esta lista en el sentido de que no es completamente de código abierto y aún no está completamente disponible para el público. Por ahora, puedes experimentar con LaMDA en el Google AI Test Kitchen. También puedes registrarte para expresar tu interés en las oportunidades de investigación de Google para probar futuras iteraciones de LaMDA y otros modelos y herramientas de IA.

Large Open-Science Open-Access Multilingual Language Model (BLOOM)

BLOOM se destaca por sus capacidades multilingües, comprendiendo y generando texto en numerosos idiomas. Es hábil en la comunicación entre idiomas, la traducción y la creación de contenido global.

Mejores usos:  Ideal para crear herramientas que requieran soporte multilingüe o alcance global.

Aplicaciones profesionales: Valioso para empresas que apuntan a mercados internacionales, ofrecen soporte al cliente en varios idiomas o realizan investigaciones globales.

Cómo empezar: BLOOM se basa principalmente en Python. Se puede utilizar e implementar utilizando el ecosistema de Hugging Face, lo que requiere la instalación de transformers y accelerate. Obtén más información y sigue los pasos para comenzar aquí.

PaLM 2 by Google

Similar a LaMDA, PaLM 2 de Google es un modelo a gran escala conocido por su avanzada comprensión del lenguaje y habilidades para resolver problemas. Es eficaz en tareas de lenguaje complejas, incluyendo resúmenes, traducción y resolución de problemas.

Mejores usos: Adecuado para investigaciones avanzadas, análisis de datos complejos y tareas sofisticadas de procesamiento de lenguaje.

Aplicaciones profesionales: Los investigadores y las empresas pueden utilizar PaLM 2 para el análisis profundo de datos, la creación de modelos complejos y el desarrollo de soluciones innovadoras impulsadas por la IA.

Cómo empezar: La familia de modelos PaLM incluye variaciones para diferentes casos de uso de desarrolladores, como generación de texto y chat, e incluso incrustaciones de texto. Puede implementarse en diferentes lenguajes de programación según tus necesidades. Para comenzar, visita la documentación de Google.

Dolly

Dolly, desarrollado por Databricks, se centra en la analítica de datos y el aprendizaje automático, manejando conjuntos de datos grandes de manera eficiente. Es excelente en el procesamiento de datos, análisis y aprendizaje automático a gran escala.

Mejores usos: Ideal para el análisis de big data, modelado predictivo y la toma de decisiones basadas en datos.

Aplicaciones profesionales: Útil para empresas en industrias con alta demanda de datos, como finanza, atención médica y comercio electrónico, para análisis e información predictiva. 

Cómo empezar: Dolly se encuentra alojada en Hugging Face, donde puedes descargar varias versiones y encontrar instrucciones sobre cómo comenzar a utilizar el modelo.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT combina un software poderoso con hardware especializado, diseñado para mejorar el rendimiento de modelos generativos. Se especializa en la eficiencia computacional de alto nivel, manejando tareas de IA complejas de manera rápida y efectiva.

Mejores usos: Ideal para aplicaciones que requieren una potencia computacional intensiva, como el análisis de datos en tiempo real y simulaciones complejas.

Aplicaciones profesionales: Valioso para instituciones de investigación y grandes empresas que se ocupan de tareas de cómputo de alto rendimiento y procesamiento de datos en tiempo real. 

Cómo empezar: Cerebras-GPT se encuentra alojado en Hugging Face, donde encontrarás muchas versiones diferentes del modelo. Cada una tiene instrucciones de inicio rápido, así como detalles sobre su uso previsto y lo que está fuera de su alcance.

Preguntas Frecuentes Sobre la IA de Código Abierto

¿Es ChatGPT de Código Abierto?

No, ChatGPT no es de código abierto. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, se basa en la arquitectura GPT (Generative Pretrained Transformer). Si bien el modelo en sí no es de código abierto, OpenAI ha lanzado versiones más pequeñas de sus modelos y algunas APIs que permiten a los desarrolladores interactuar con ChatGPT. El código fuente y la arquitectura completa del modelo de ChatGPT son propietarios.

¿GPT es de Código Abierto?

La serie GPT (como GPT-3) desarrollada por OpenAI no es de código abierto. OpenAI no ha lanzado el código fuente completo ni los conjuntos de datos de entrenamiento de estos modelos. 

Sin embargo, proporcionan acceso a APIs para que los desarrolladores integren las capacidades de GPT en aplicaciones y servicios. Existen alternativas de código abierto inspiradas en GPT, como GPT-Neo de EleutherAI, que buscan proporcionar funcionalidades similares en un formato de código abierto.

¿La IA de Google es Gratuita?

Algunas de las herramientas y APIs de IA de Google están disponibles de forma gratuita o tienen un nivel gratuito, pero no todas las tecnologías de IA de Google son de código abierto ni están disponibles de forma gratuita.

Google ofrece varios productos de IA y aprendizaje automático, como TensorFlow, que son de código abierto. Sin embargo, modelos más avanzados y especializados como LaMDA y PaLM 2 no son completamente de código abierto, y el acceso a ellos podría estar restringido o sujeto a los propios términos y condiciones de Google.