¿Te has preguntado cómo las grandes empresas tecnológicas entrenan sus modelos de inteligencia artificial? Apple ha levantado el velo sobre su enfoque con un reciente documento técnico. En él, la compañía asegura que ha adoptado métodos responsables y éticos, pero ¿qué tan verídicas son estas afirmaciones?
¿Qué es Apple Intelligence?
Apple Intelligence es la nueva gama de funciones de inteligencia artificial generativa que Apple integrará en sus sistemas operativos iOS, macOS y iPadOS. Estos modelos se han diseñado para mejorar la experiencia del usuario, facilitando tareas cotidianas con tecnología avanzada.
La Promesa de Apple
Apple afirma que ha evitado utilizar datos privados de usuarios en el entrenamiento de sus modelos. Según el documento técnico, los datos de preentrenamiento provienen de:
- Datos con licencia de editoriales.
- Conjuntos de datos de acceso público o de código abierto.
- Información de acceso público rastreada por Applebot.
Esta estrategia pretende proteger la privacidad del usuario, asegurando que no se incluyan datos personales en la mezcla de entrenamiento.
La Controversia de The Pile
En julio, Proof News informó que Apple utilizó un conjunto de datos llamado The Pile. Este conjunto incluye subtítulos de cientos de miles de videos de YouTube, lo que generó inquietudes entre los creadores que no habían dado su consentimiento. Apple aclaró posteriormente que estos modelos no se usarían en productos de inteligencia artificial.
Modelos de Fundación de Apple (AFM)
Presentados en la WWDC 2024, los Apple Foundation Models (AFM) son la nueva apuesta de Apple para la inteligencia artificial. El entrenamiento de estos modelos se ha basado en datos:
- Web disponibles públicamente.
- Con licencia de editoriales, como NBC, Condé Nast e IAC.
- De código fuente abierto en GitHub (Swift, Python, C, etc.).
Este enfoque intenta minimizar conflictos legales, aunque aún existen preocupaciones entre los desarrolladores sobre el uso de código sin permiso explícito.
¿Qué Hay Detrás del Entrenamiento de los Modelos AFM?
El conjunto de datos de entrenamiento para los AFM pesa alrededor de 6,3 billones de tokens. A modo de comparación, Meta utilizó 15 billones de tokens para entrenar su modelo Llama 3.1. Además, Apple ha utilizado:
- Preguntas y respuestas matemáticas de páginas web y foros.
- Datos sintéticos y de retroalimentación humana para ajustar y mejorar los modelos.
Tabla Comparativa de Datos de Entrenamiento
| Modelo | Tokens de Entrenamiento |
|---|---|
| Apple AFM | 6,3 billones |
| Meta Llama 3.1 | 15 billones |
Un Enfoque Ético y Responsable
Apple asegura que sus modelos se han creado para ayudar a los usuarios a realizar actividades cotidianas, basados en principios de IA responsable. No obstante, algunas prácticas, como el uso de datos públicos, siguen siendo objeto de debate legal y ético.
¿Qué Nos Depara el Futuro?
El destino de los modelos de IA generativa y su entrenamiento se decidirá en los tribunales. Mientras tanto, Apple intenta posicionarse como un actor ético en el mercado, evitando escrutinios legales innecesarios.
Conclusión
El documento de Apple proporciona una visión sobre cómo la empresa está abordando el entrenamiento de sus modelos de inteligencia artificial. Aunque no es completamente revelador, ofrece tranquilidad sobre la privacidad del usuario. La verdadera prueba será cómo estas prácticas se sostienen bajo el escrutinio legal y público.
Preguntas Frecuentes
¿Utiliza Apple datos privados de usuarios para entrenar sus modelos de IA?
No, Apple asegura que no utiliza datos privados de usuarios para entrenar sus modelos de inteligencia artificial. Emplea datos públicamente disponibles y con licencia.
¿Qué es The Pile y por qué es controvertido?
The Pile es un conjunto de datos que incluye subtítulos de videos de YouTube. Es controvertido porque muchos creadores no dieron su consentimiento para que sus contenidos fueran usados en el entrenamiento de IA.
¿Cómo se comparan los tokens de entrenamiento de Apple con otros modelos?
El conjunto de datos de entrenamiento de los modelos AFM de Apple tiene 6,3 billones de tokens, menos de la mitad de los 15 billones usados por Meta para su modelo Llama 3.1.
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