Meta había previsto presentar ‘Avocado’ en el primer trimestre de 2026, como el siguiente paso tras la serie de modelos Llama. El medio The New York Times reportó que la compañía tomó la decisión de posponer la presentación hasta, por lo menos, el mes de mayo. Los datos analizados por la empresa indicaban un desempeño por debajo de otros sistemas considerados de referencia en el sector, en particular frente a la última versión de Gemini, desarrollada por Google.

Según explicó The New York Times, ‘Avocado’ representa un cambio estratégico, ya que, a diferencia de Llama —que sigue un enfoque más abierto— este nuevo modelo se concibió como propietario. El objetivo de Meta era integrarlo dentro de la categoría de ‘modelos de frontera’, aquellos capaces de igualar o superar la habilidad humana en diversas tareas. Este segmento de modelos mantiene una competencia constante en la industria tecnológica, donde empresas como Google y OpenAI buscan posicionar sus soluciones en actividades complejas o exigentes.

‘Avocado’ inició su periodo de pruebas a lo largo de 2023. Durante los primeros meses, específicamente en marzo, superó en rendimiento a Gemini 2.5, la versión anterior del modelo de IA de Google. Sin embargo, en noviembre, los resultados comparativos empezaron a mostrar dificultad para sostener ese liderazgo, pues Gemini 3 ofrecía avances significativos que ‘Avocado’ no logró igualar. El medio The New York Times citó a personas cercanas al proceso, quienes señalaron que la diferencia de desempeño motivó la reconsideración de las fechas de lanzamiento y la exploración de alternativas para mantener la competitividad de Meta en el ámbito de la inteligencia artificial.

El aplazamiento del modelo afecta las expectativas puestas por Meta ante la demanda creciente de herramientas de IA cada vez más sofisticadas en sus aplicaciones y productos. Para la compañía, estos modelos representan un componente clave en el desarrollo de nuevas funcionalidades dirigidas tanto al público general como al sector empresarial, en una estrategia que busca ampliar el alcance y la relevancia de sus plataformas.

La decisión de posponer el debut de ‘Avocado’ plantea el reto de mantener el ritmo frente a rivales que aceleran el lanzamiento de sistemas avanzados de inteligencia artificial. Según reportó The New York Times, los modelos denominados de frontera exigen inversiones sostenidas en investigación, recursos informáticos de alto nivel y el acceso a conjuntos de datos masivos para entrenar algoritmos capaces de manejar tareas complejas. La comparación directa con Gemini destaca la importancia que Meta otorga a la métrica de rendimiento frente a competidores, lo que repercute en sus tiempos internos y en la estrategia de lanzamiento.

Europa Press añadió detalles sobre el enfoque de Meta ante el retraso, destacando que la compañía no solo analiza la mejora del modelo propio, sino que también considera colaboraciones o acuerdos temporales para no perder oportunidades de negocio. A pesar de estas consideraciones, según consignaron los medios, hasta el momento no existe una resolución sobre la utilización de tecnología ajena para suplir las carencias actuales del proyecto ‘Avocado’.

La competencia en inteligencia artificial se ha modificado en los últimos años por la aparición continua de modelos nuevos, cuya velocidad de evolución ejerce presión sobre los calendarios de las grandes empresas tecnológicas. Según los datos presentados por The New York Times y Europa Press, la trayectoria de ‘Avocado’ ilustra los desafíos que enfrenta Meta ante la necesidad de responder a las innovaciones de rivales como Google, mediante actualizaciones técnicas, reorientaciones internas y evaluaciones estrictas sobre los estándares de calidad.

La reorganización llevada a cabo por Meta en 2025 en su programa de inteligencia artificial ha impulsado varios proyectos que anteriormente requerían grandes equipos y ahora pueden desarrollarse con menos recursos. En este contexto, la compañía tecnológica se prepara para el lanzamiento de nuevos modelos de inteligencia artificial en 2026 y la introducción de herramientas agénticas que, según informó Europa Press, buscan transformar la productividad en el entorno empresarial.

De acuerdo con Europa Press, Meta estableció como meta la creación de una superinteligencia personal. Este desarrollo implica una IA capaz de comprender el contexto específico de cada usuario, incluyendo su historial, intereses, contenidos y relaciones personales. En palabras del director ejecutivo Mark Zuckerberg, se espera que la trayectoria del avance en este campo se acelere gracias al trabajo con agentes inteligentes. Zuckerberg destacó en un comunicado con motivo de la presentación de los resultados financieros de 2025 que estos agentes permiten desarrollar productos inéditos y modificar la dinámica habitual del trabajo.

Según detalló el medio, el calendario de Meta contempla para los próximos meses el lanzamiento de nuevos modelos de inteligencia artificial. Tras el despliegue anterior de la familia Llama 4, reconocida como de código abierto, la atención se centra ahora en el proyecto Avocado (Aguacate), un modelo propietario considerado de frontera. Zuckerberg afirmó: "Espero que nuestros primeros modelos sean buenos pero, lo que es más importante, mostrarán la rápida trayectoria en la que nos encontramos. Y luego espero que superemos constantemente la frontera a lo largo del año a medida que sigamos lanzando nuevos modelos".

La apuesta de Meta por los agentes inteligentes marca un cambio en la forma en que las empresas podrán organizar y distribuir su trabajo. Según reportó Europa Press, la introducción de estas herramientas nativas de IA dentro de la propia Meta ya muestra resultados: proyectos complejos que tradicionalmente requerían varios colaboradores comienzan a resolverse con equipos reducidos y personal altamente especializado. Meta sostiene que esta transformación, apoyada en la flexibilidad y la personalización de los agentes, derivará en cambios significativos en la gestión de tareas y en la eficiencia de las organizaciones.

Europa Press explicó que el soporte a esta evolución tecnológica pasa por el fortalecimiento de la infraestructura. Meta planea invertir a largo plazo en silicio y energía mediante Meta Compute, además de enfocarse en el diseño de sus propios sistemas para incrementar la flexibilidad operativa y reducir el coste por gigavatio. Parte de esta estrategia incluye la optimización simultánea de la tecnología y de la cadena de suministro de la compañía.

El medio también indicó que Meta mantiene colaboraciones estratégicas con socios tecnológicos y agencias gubernamentales, así como con estados soberanos y socios de capital, de modo que pueda incrementar su capacidad operativa de cara al futuro. Esta red de alianzas amplía el alcance de la infraestructura imprescindible para sostener y escalar los avances en inteligencia artificial propuestos por la empresa.

El impulso a la rama de IA, según Europa Press, refleja un cambio de paradigma en Meta, que ha hecho de esta tecnología el eje central de su estrategia de negocio. Este enfoque, que busca llevar la superinteligencia personal a nuevos niveles y redefine el papel de los agentes inteligentes en las organizaciones, se consolida como uno de los proyectos prioritarios de la compañía para los próximos años.

En el verano de 2016, Alexandr Wang era un joven de 19 años que estaba creando su startup de etiquetado de datos, Scale AI, en una casa con piscina de Silicon Valley junto con su cofundadora, Lucy Guo, mientras ambos participaban en la aceleradora de startups Y Combinator. Cuando no trabajaban, los dos fundadores dormían en colchones inflables y reflexionaban sobre el potencial de su incipiente negocio. Menos de una década después, el proyecto de la casa junto a la piscina ha redefinido las expectativas y los planes de los más altos niveles de la industria tecnológica.

En junio, Mark Zuckerberg le entregó a Wang, ahora de 28 años, las llaves de todas las operaciones de IA de Meta como parte de una inversión de 14 300 millones de dólares en Scale AI. Como primer director de IA de Meta, Wang lidera ahora un equipo de superinteligencia recién formado, repleto de superestrellas de la industria de la IA a las que se les paga como a atletas de alto nivel, y supervisa los demás equipos de productos e investigación de IA de Meta, todo ello bajo el paraguas de una nueva organización llamada Meta Superintelligence Labs.

Este equipo de ensueño de IA, y el papel de Wang como su capitán, marcan el último capítulo de una narrativa de Silicon Valley que ya es prácticamente un cliché: un nuevo niño prodigio que surge junto con la próxima tecnología que cambiará el mundo. En este caso, sin embargo, en lugar de revolucionar a la vieja guardia, Wang está pasando a la acción para ayudar a un gigante tecnológico consolidado, que casualmente está dirigido por el niño prodigio de la generación anterior.

Zuckerberg, el fundador de Facebook que ya había amasado una fortuna de más de mil millones de dólares a los 23 años, está apostando fuerte por la inteligencia artificial (IA) para mantener el dominio de su imperio de redes sociales, que cuenta con 3400 millones de usuarios. Además de invertir decenas de miles de millones de dólares al año en infraestructura para construir los centros de datos que albergan su IA, el director ejecutivo de Meta está desembolsando grandes sumas de dinero para reclutar a los talentos más cotizados del mundo en el campo de la IA. Junto a Wang, a quien Zuckerberg ha calificado como “el fundador más impresionante de su generación”, el equipo de superinteligencia incluye al antiguo director ejecutivo de GitHub, Nat Friedman; a Daniel Gross, que había sido director ejecutivo y cofundador de la popular startup Safe Superintelligence; así como a investigadores fichados de OpenAI, Anthropic, Google y Apple, con paquetes de compensación que, según se rumorea, superan los 100 millones de dólares. Ruoming Pang, el ingeniero a cargo del equipo de modelos básicos de Apple, se embolsaría la friolera de 200 millones de dólares en cuatro años.

“Me centro en crear el equipo más selecto y con más talento del sector”, escribió Zuckerberg en su aplicación Threads en julio.

¿Cuál es el objetivo de esta extraordinaria campaña de contratación? Lo más urgente es revertir las recientes dificultades de Meta en la agotadora competencia semanal por la cuota de mercado y la cuota de atención en el ámbito de la IA, y afianzar los grandes modelos lingüísticos de Meta en la vanguardia del sector. Pero Wang y su equipo de superamigos también tienen la misión de lograr algo mucho más ambicioso y mucho más difícil de medir con los indicadores clave de rendimiento habituales: alcanzar el concepto aún totalmente teórico de “superinteligencia”, superando a OpenAI, creador de ChatGPT, y a todos los demás competidores de IA de vanguardia en la carrera por definir el futuro de la inteligencia artificial.

Si la palabra “superinteligencia” te evoca imágenes de máquinas omniscientes de ciencia ficción, no estás muy lejos de la realidad.

No existe una definición formal consensuada de superinteligencia, aunque el término suele referirse a una inteligencia artificial que supera ampliamente las capacidades humanas en prácticamente todos los ámbitos, incluyendo la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales.

Entre los líderes de Silicon Valley, se habla de la misión con la seguridad de un piloto de avión que informa a los pasajeros sobre el vuelo mientras se dirigen a su destino.

“El desarrollo de la superinteligencia está cada vez más cerca”, escribió Zuckerberg en un memorándum interno obtenido por Fortune, aunque no proporcionó una fecha concreta. (Por su parte, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, escribió en una entrada de blog en junio que la humanidad está ahora «cerca» de crear una superinteligencia digital).

El memorándum de Zuckerberg afirmaba que Meta está “en una posición única para ofrecer superinteligencia al mundo”, señalando la potencia informática de sus centros de datos frente a los laboratorios más pequeños con menos recursos.

En su publicación de julio en Threads, Zuckerberg promocionó las inversiones de Meta en enormes centros de datos de varios gigavatios con nombres grandilocuentes (“Prometheus” e “Hyperion”) y una escala alucinante: uno de los centros de datos, se jactó Zuck, tendrá una superficie casi tan grande como Manhattan. Meta “invertirá cientos de miles de millones de dólares en computación para construir la superinteligencia”», declaró Zuckerberg. “Tenemos el capital de nuestro negocio para hacerlo”».

Por supuesto, otros gigantes tecnológicos destacados también disponen del capital necesario y están decididos a superar a Meta. Tanto Microsoft como Google están invirtiendo decenas de miles de millones en gastos de capital para desarrollar su infraestructura de IA. Y OpenAI, además de su asociación con Microsoft, ha anunciado su intención de invertir 500 000 millones de dólares con socios como SoftBank para construir la red Stargate de centros de datos de IA en los próximos años.

Al nombrar a Wang director de IA, Meta ha elegido a alguien que es un emprendedor, no un informático. Aún más notable es el hecho de que el hombre que lidera la búsqueda de la superinteligencia de Meta proviene de una empresa que no se dedicaba a crear grandes modelos lingüísticos.

Esto no quiere decir que Wang, un competitivo “matemático” en el instituto, sea un cerebrito. Es “11/10 inteligente y ambicioso” y “superspecial”, dice Sarah Guo, fundadora de la empresa de capital riesgo Conviction y antigua socia general de la empresa de capital riesgo Greylock, al describir a Wang. Guo (sin relación con la cofundadora de Scale AI, Lucy Guo, que se separó de Scale en 2018) conoció a los fundadores de Scale cuando lanzaron su startup desde la casa con piscina de su casa en Portola Valley, California.

¿Quedarán tan impresionados los equipos de doctores en IA y científicos informáticos de Meta y encontrarán en Wang la inspiración que les impulse a alcanzar la tierra de la superinteligencia?

Las personas cercanas a Wang, incluidos empleados actuales y antiguos de Scale AI, inversores, conocidos y competidores, han destacado que no se debe subestimar la capacidad de Wang para atraer talento y liderar la organización de IA de Meta hacia el futuro. “Probablemente haya un puñado de personas en el mundo en las que apostarías” para crear el tipo de equipo que Zuckerberg busca en Meta, y Wang está en esa breve lista, afirma un antiguo directivo de Scale AI que recientemente dejó la empresa. Wang «es un gran reclutador, una persona con mucho sentido comercial».

Guo, de Conviction, se hace eco de esta opinión: “Creo que sería un error subestimar a Alex y Nat”, afirma, refiriéndose a Wang y a su compañero de equipo en Meta, Nat Friedman. “Son personas muy, muy inteligentes, ambiciosas y con conocimientos técnicos que escucharán a sus investigadores. Son reclutadores convincentes con mucha capacidad de cálculo y cuentan con la increíble fuerza de voluntad de [Zuckerberg] detrás de ellos”. Un antiguo empleado de Scale AI, que dejó la empresa en 2022, dijo que Wang encarnaba el lema de la startup: “La ambición da forma a la realidad”.

Quizás eso se remonta a la infancia de Wang, hijo de padres inmigrantes que eran físicos nucleares en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, en Nuevo México. Wang, cuyo nombre se escribe sin la segunda “e” para que tenga ocho caracteres, lo que en la cultura china se asocia con la buena suerte, abandonó el MIT al cabo de un año para perseguir el sueño de crear una startup. Wang y Guo habían planeado inicialmente crear tecnología para un servicio de conserjería médica, pero tras unirse a Y Combinator vieron una oportunidad en los datos, concretamente en el trabajo intensivo y oculto de etiquetar y organizar datos para que los modelos de IA pudieran aprender de ellos.

El giro de Scale hacia el etiquetado de datos, a menudo considerado el “trabajo pesado” que impulsa la inteligencia de la IA, resultó ser muy oportuno y valioso debido a la importancia de los datos para los modelos de IA. “El teléfono de Lucy se bloqueó por sobrecalentamiento porque lo había configurado con Twilio para recibir una notificación por mensaje de texto cada vez que llegaba una nueva solicitud, y estas se acumularon muy rápidamente una vez que los investigadores decidieron que querían los datos», recuerda Sarah Guo.

La relación de Meta con Scale AI se remonta a 2019, cuando la empresa de redes sociales comenzó a utilizar Scale como proveedor de datos para sus iniciativas de IA, y Meta fue uno de los inversores en la ronda de financiación de 1000 millones de dólares de Scale en 2024. Zuckerberg y Wang comenzaron a pasar más tiempo juntos a partir de abril, cuando Zuckerberg se puso en contacto con él y le expresó su deseo de trabajar más estrechamente, según una fuente familiarizada con las negociaciones.

El director ejecutivo de Meta comenzó a invitar a Wang (que se había convertido en el multimillonario más joven del mundo antes de cumplir los 25 años) a reunirse con él en sus casas de Lake Tahoe y Palo Alto, y Zuckerberg pronto empezó a confiar en la opinión de Wang. Según The Information, los asesores afirman que Zuckerberg a veces hacía referencia a las opiniones de Wang en sus conversaciones con ellos.

Las conversaciones entre los dos directores ejecutivos se produjeron en un momento en el que Zuckerberg estaba cada vez más frustrado por las dificultades de Meta para mantenerse al día con los laboratorios de IA rivales, como OpenAI, Anthropic y Google DeepMind. Meta había logrado crear una familia de modelos de IA de código abierto de gran éxito, llamada Llama, pero nunca parecía capaz de mantenerse a la cabeza durante mucho tiempo. OpenAI, Anthropic y Google DeepMind inevitablemente superaban a Meta con cada nueva actualización.

Con el lanzamiento de Llama 4 en abril de 2025, el malestar de Meta se convirtió en una crisis. Las acusaciones de posibles métricas de rendimiento infladas, un lanzamiento precipitado y una falta de transparencia, junto con los indicios de que Meta no lograba seguir el ritmo de sus rivales de IA de código abierto, como DeepSeek de China, llevaron a muchos en la industria a proclamar que el último modelo de IA de Meta era un fracaso. (Meta ha calificado las acusaciones de que manipuló las métricas de rendimiento como “simplemente falsas”).

Así pues, aunque Wang impulsa el desarrollo de la superinteligencia del futuro, tiene ante sí la difícil tarea a corto plazo de revitalizar los actuales esfuerzos de Meta en materia de LLM. En los modelos de lenguaje grande Llama, Meta cuenta con un valioso activo y amplios recursos a los que recurrir. Pero a medida que se intensifica la competencia, especialmente con los nuevos rivales de China, Wang tendrá que tomar algunas decisiones estratégicas importantes, como si sigue teniendo sentido mantener Llama como código abierto o si el cambiante panorama competitivo exige que Meta mantenga bajo llave los pesos de los modelos.

Con la experiencia de primera mano de Wang en la creación de un negocio exitoso en el sector de la IA, la perspectiva que adquirió como proveedor de datos neutral al servicio de los principales fabricantes de LLM y su perspicacia empresarial, los fans dicen que podría ser el ingrediente que faltaba para llevar los esfuerzos de Meta en materia de IA al siguiente nivel.

Alex Ren, socio fundador de Fellows Fund, afirma que Meta necesitaba un emprendedor para dirigir su organización de IA, y lo encontró en Wang, así como en Friedman y Gross. Los equipos de IA de Meta habían estado dirigidos anteriormente por científicos y gestores de productos. “Eso es un error”, afirma Ren, que cuenta con varios miembros del nuevo equipo de superinteligencia entre sus amigos. Señalando a OpenAI y a su director ejecutivo orientado a los negocios, Sam Altman, Ren afirma que Meta “debería estar dirigida por fundadores y emprendedores. Alex Wang no es un investigador, es un líder”.

Con más de 164 000 millones de dólares en ingresos anuales, Meta sabe muy bien que se necesita algo realmente único para marcar la diferencia en su negocio. Y al pagar por Wang y su equipo, Zuckerberg está apostando por que el valor final trascienda cualquier categoría simple.

Si Wang parece una elección poco convencional, según una fuente cercana al empresario, es porque no encaja en los arquetipos típicos del mundo tecnológico: "Silicon Valley es muy bueno encasillando a la gente. Les gusta decir: «Esta persona es técnica, esta otra es empresarial". Alex es realmente único".

Pocas empresas podrían justificar invertir miles de millones en investigación especulativa sobre IA y reunir a un grupo de talentos de primer nivel armados con las últimas recetas secretas para el éxito del modelo. Pero Meta puede hacerlo, y lo ha hecho. Aún no se sabe si esa apuesta dará sus frutos. Sin embargo, como dijo a Fortune un científico investigador de Meta AI —que no forma parte del nuevo equipo de superinteligencia—, si ese grupo da un gran salto en la IA de vanguardia en los próximos seis meses, “todo se justificará”.

(c) 2025, Fortune

En un remoto sector del altiplano chileno-boliviano, una historia de rescate y solidaridad ha captado la atención de la comunidad local y nacional. Miguel, un macho de la familia de la llama, se quedó sin cuidado parental tras la muerte de su madre.

Sin embargo, su suerte cambió cuando un grupo de carabineros del Retén de Ujina decidió intervenir no solo para rescatarlo, sino que lo adoptaron como uno más del equipo.

La noticia ha sido difundida por diversos medios nacionales de Chile en sus redes sociales, entre ellos Noticiero Animal, reconocido por su enfoque en historias de bienestar animal.

El acto de solidaridad de los carabineros del Retén de Ujina

Miguel quedó huérfano tras la muerte de su madre, situación que redujo sus posibilidades de sobrevivir en un entorno tan hostil como el de la región de Tarapacá. Sin protección ni cuidados, el futuro de este animal era incierto.

Ante esta realidad, funcionarios del Retén de Carabineros de Ujina, ubicado en el Sector Minero Collahuasi, decidieron intervenir y rescatar al animal.

Estos uniformados, responsables de la seguridad en este apartado sector del altiplano, no solo lo salvaron, sino que lo adoptaron y comenzaron a brindarle alimentación y cuidados constantes. “Es uno más de nosotros”, afirmaron los carabineros en una entrevista para Bio Chile, quienes han integrado a Miguel como un miembro más del equipo.

Desde entonces, el animal se ha convertido en un habitante especial del retén, acompañando a los funcionarios en sus labores diarias y aportando un toque único y entrañable al lugar.

Esta historia de rescate y protección refleja no solo el compromiso de los carabineros con la comunidad, sino también su estrecha relación y respeto hacia la naturaleza y los animales que habitan el territorio.

Reacciones en redes sociales por parte de los usuarios

Esta historia desató una ola de comentarios en redes sociales y portales, donde la mayoría de los usuarios expresaron su ternura y emoción ante lo sucedido pero también hubo algunas opiniones divididas al respecto.

La mayoría de las reacciones en redes sociales fueron de apoyo y cariño, tanto hacia Miguel como hacia quienes lo cuidan, pues muchos usuarios destacaron el gesto de los uniformados hacia el animal.

Entre los comentarios destacaban mensajes como: “Qué bueno que no lo olvidaron, me dio mucha ternura cuando publicaron la nota de ‘Miguelito, el llamito’”. Por otro lado, varios usuarios celebraron la convivencia en el espacio laboral entre el llamo y los policías, comentando: “Eso es un ambiente laboral envidiable”.

Incluso hubo quienes reflexionaron sobre el valor de la compañía animal con frases como : “Siempre lo he dicho y lo seguiré diciendo: la compañía de un animal hace magia, une al equipo de trabajo, despierta los sentimientos más lindos que hay en uno… Qué mejor terapia para la salud”.

Aunque la mayoría de los comentarios fueron positivos, también hubo espacio para la crítica y el debate. Algunos miembros de la comunidad digital aprovecharon la ocasión para cuestionar el uso del término “llamo” o para expresar opiniones sobre la labor policial. Por ejemplo, un usuario señaló: “En el caso del animal andino, la forma correcta es ‘llama’, tanto para el macho como para la hembra”, haciendo alusión al uso incorrecto de la palabra.

Meta ha anunciado un nuevo programa con el que anima a las empresas emergentes ('startups') a utilizar los modelos de lenguaje grande Llama, con el apoyo de los expertos de la compañía.

Llama Startup Program busca ofrecer a las empresas emergentes apoyo directo del equipo de Llama, para que puedan ayudarles a identificar los casos de uso que más les pueden beneficiar, así como superar los desafíos técnicos derivados de esta tecnología.

El fin de incentivar el uso de sus modelos entre aquellas 'startups' que ya están innovando con inteligencia artificial generativa, en sectores como tecnología y 'software', servicios financieros, salud y ciencias de la vida, telecomunicaciones, comercio minorista y comercio electrónico, como detalla en una nota de prensa compartida en su blog oficial.

El programa se limita por el momento a empresas emergentes de Estados Unidos, a las que ofrece, además, el reembolso de coste de usar Llama a través de API alojadas por proveedores de inferencia en la nube, con hasta 6.000 dólares al mes durante seis meses.

Meta Platforms, la empresa matriz de Facebook, Instagram, WhatsApp y Threads, ha lanzado una nueva iniciativa llamada Programa Llama Startup, orientada a fomentar el crecimiento de startups que desarrollen proyectos con su modelo de inteligencia artificial Llama.

“Los miembros del Programa Llama Startup recibirán recursos y apoyo por parte de expertos de Llama a lo largo de su trayectoria, incluyendo asistencia para comenzar con la herramienta y acceso a los recursos necesarios para tener éxito en un entorno competitivo y en constante evolución”, señaló la compañía.

Cuáles son los beneficios de este programa

El Programa Llama Startup, impulsado por Meta Platforms, está diseñado para apoyar a emprendedores que utilizan el modelo de inteligencia artificial Llama en el desarrollo de soluciones innovadoras.

Durante su fase inicial, la iniciativa ofrece financiamiento directo y acompañamiento técnico especializado para facilitar la creación y escalabilidad de proyectos basados en IA generativa.

Uno de los principales beneficios es el reembolso del costo de uso de Llama a través de APIs alojadas por proveedores de inferencia en la nube.

Los participantes del programa pueden recibir hasta 6.000 dólares mensuales durante un máximo de seis meses, lo que les permite cubrir gastos asociados al desarrollo y mejora de sus productos sin enfrentar una carga financiera inmediata.

Esta inversión inicial busca que las startups puedan experimentar, probar nuevas ideas y escalar sus soluciones sin barreras económicas, con el objetivo de fomentar la creación de tecnologías con impacto real.

Además del respaldo financiero, los miembros del programa reciben soporte técnico práctico del equipo de Llama.

Los expertos de Meta trabajan de forma directa con cada startup para ayudarlas a implementar el modelo, explorar casos de uso avanzados y resolver desafíos técnicos.

Este acompañamiento garantiza que los desarrolladores puedan aprovechar al máximo las capacidades de Llama, optimizar el rendimiento de sus aplicaciones y acelerar el proceso de innovación.

Quiénes pueden aplicar a este programa de Meta

El Programa Llama Startup está dirigido a startups en fase inicial con sede en Estados Unidos que estén listas para innovar con tecnologías de inteligencia artificial generativa. Meta busca apoyar a empresas emergentes con alto potencial que estén comenzando a desarrollar soluciones basadas en su modelo de IA, Llama.

Para postularse, las startups deben cumplir con tres criterios fundamentales:

• Estar legalmente constituidas en Estados Unidos.
• Haber recaudado menos de 10 millones de dólares en financiación hasta la fecha.
• Contar con al menos un desarrollador en su equipo, lo que garantiza la capacidad técnica para implementar soluciones con Llama.

El programa está especialmente pensado para proyectos que utilizan IA generativa en sectores como:

• Tecnología y software
• Servicios financieros
• Salud y ciencias de la vida
• Telecomunicaciones
• Comercio minorista y comercio electrónico

Meta destaca que esta es una oportunidad para empresas que buscan no solo financiamiento, sino también apoyo técnico y acompañamiento estratégico para escalar soluciones con impacto real.

Cómo postularse a esta iniciativa de Meta

Para postularse en esta iniciativa, los usuarios tienen que dirigirse a la página web https://www.llama.com/programs/startups/ y pulsar la opción ‘Aplicar ahora‘. Los interesados tendrán que llenar un formulario.

Qué es Llama de Meta

Llama es el modelo de lenguaje de código abierto desarrollado por Meta para impulsar soluciones de inteligencia artificial generativa. Diseñado para competir con modelos como GPT de OpenAI, Llama permite a investigadores, desarrolladores y empresas crear aplicaciones basadas en texto, como asistentes virtuales, herramientas de escritura automática o análisis de datos.

A diferencia de otros modelos propietarios, Meta apuesta por un enfoque abierto y colaborativo, lo que facilita la adopción y personalización del modelo en distintos entornos.

Con esta iniciativa, Meta busca competir en el ecosistema de la inteligencia artificial abierta.

La Fiscalía de Perú ha presentado este miércoles una denuncia contra el expresidente del país Pedro Castillo por un supuesto uso indebido al emplear un avión y un helicóptero del Ejército durante su mandato para fines personales.

"La Fiscalía de la Nación, a través del Área de Enriquecimiento Ilícito y Denuncias Constitucionales, presentó denuncia constitucional ante el Congreso contra José Pedro Castillo Terrones, en su condición de presidente de la República, como presunto autor del delito de peculado de uso, en agravio del Estado", ha anunciado en un comunicado difundido en su cuenta de la red social X.

El exmandatario está acusado de utilizar de forma "indebida" un avión de las Fuerzas Armadas los días 7 y 9 de mayo de 2022 "para desplazarse con su hijo A.C.P." hacia y desde Chiclayo, localidad ubicada en el noroeste del país, "pese a no tener ninguna actividad oficial en la citada ciudad en" esas fechas.

La Fiscalía ha denunciado asimismo a Castillo por un hecho similar que habría cometido el 24 de junio de 2022, al utilizar un helicóptero del Ejército del Perú para "trasladar a sus familiares al distrito de Llama, provincia de Chota, pese a que no estuvieron registrados en (...) la comitiva oficial".

Sobre Castillo, inmerso ya en un juicio por rebelión y abuso de autoridad tras el fallido autogolpe de diciembre de 2022, pesa otra denuncia de la Fiscalía interpuesta a principios de este mes por un presunto delito de cohecho.

El Ministerio Público sospecha que solicitó dinero al exministro de Alvarado López "a cambio de mantenerlo en el cargo". El extitular de Vivienda, Construcción y Saneamiento también habría sobornado a instancias de Castillo al que fuera responsable de Justicia Félix Chero, para cambiar al mando de la Superintendencia Nacional de Registros Públicos.

Meta ha entrenado al menos uno de sus modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) con obras protegidas con derechos de autor mediante el recurso de una biblioteca con contenidos pirateados.

Library Genesis o LibGen es un motor de búsqueda que facilita el acceso a obras impresas, como novelas, cómics o artículos científicos, que ha sido denunciado en numerosas ocasiones por infringir los derechos de autor.

Se vio obligado a cerrar su dominio en Estados Unidos por orden judicial en 2015, y también ha sido bloqueado en varios países europeos, pero sigue estando disponible mediante dominios alternativos.

A partir de este motor de búsqueda, Meta ha entrenado al menos uno de los LLM Llama con obras pirateadas, como se recoge en nuevos documentos no redactados presentados ante el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de California.

Estos documentos respaldan la denuncia interpuesta por el novelista Richard Kadrey contra Meta por infracción de derechos de autor, y recogen el testimonio de un representante corporativo que testificó en noviembre de 2024, en el que se reconoce el uso de LibGen.

Según los documentos, fue el director ejecutivo, Mark Zuckerberg, quien autorizó el uso de este motor de búsqueda para descargar obras mediante torrent con las que entrenar su modelos, pese a las preocupaciones de miembros del equipos de Meta AI.

En concreto, Meta retiró la información de derechos de autor de la base de datos de LibGen, precisamente la que contiene material pirateado de editoriales como Cengage Learning, Macmillan Learning, McGraw Hill y Pearson Education.

También eliminó de artículos científicos los párrafos con derechos de autor y la fuente de los metadatos de los datos de entrenamiento de Llama, incluida la información sobre gestión de derechos de autor (CMI, por sus siglas en inglés), como el signo de la 'c' que indica copyright, lo que facilitó el entrenamiento, pero también evitó que saltaran las alarmas entre los usuarios del modelo si aparecía dicho contenido en las interacciones.

Una investigación de The New York Times, publicada en abril del año pasado, reveló que Meta, así como Google y OpenAI, entrenaban sus modelos con contenidos procedentes de Internet, incluidos vídeos procedentes de YouTube.

Microsoft ha presentado el modelo de lenguaje pequeño Phi-4, de 14.000 millones de párametros, que ofrece resultados de alta calidad en tareas que requieren un razonamiento complejo, como las matemáticas.

Phi-4 es la última incorporación a la oferta de modelos de lenguaje pequeños de Microsoft. Con ella, Microsoft ofrece un modelo de alto rendimiento en tareas que requieren un razonamiento completo, como ocurre con las matemáticas.

En este área, y según las pruebas realizas por la compañía, Phi-4 demuestra tener un rendimiento comprable al de modelos más grandes (como Llama 3.3 70B instructor, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 1.5 Pro), pese a contar con 14.000 millones de parámetros (14B).

Esto se debe a los avances hechos en todos los procesos, "incluido el uso de conjuntos de datos sintéticos de alta calidad, la curación de datos orgánicos de alta calidad y las innovaciones posteriores al entrenamiento", como explica en el blog de la comunidad técnica.

Phi-4 está actualmente disponible en Azure AI Foundry bajo un Acuerdo de licencia de investigación, y se facilitará en Hugging Face la próxima semana.

El insólito episodio ocurrió en una concurrida plaza de Cusco, donde el viajero se detuvo para fotografiar a una llama que parecía tranquila. Sin embargo, segundos después de capturar la imagen, el auquénido reaccionó de forma inesperada y comenzó a seguirlo de manera insistente.

Las imágenes muestran cómo el hombre, al notar la actitud de la llama, intenta alejarse, pero el animal acelera el paso, obligándolo a correr. La persecución se prolongó por varios metros, mientras transeúntes y otros turistas observaban la escena con sorpresa. Finalmente, el hombre, desesperado por librarse del animal, buscó refugio en una tienda cercana.

El video hasta el momento acumuló un total de 651 mil vistas, más de 34 mil likes y miles de comentarios que reaccionaron al insólito e inesperada experiencia del turista extranjero.

La persecución del turista

En la grabación se aprecia que el turista llevaba una fruta en la mano, lo que habría despertado el interés del animal. Mientras intentaba esquivar a la llama, se escuchaba la voz de una mujer llamándola por su nombre: “¡Luna!”. Se trataba de la dueña del animal, quien intentó detener la persecución sin mucho éxito.

El creador de contenido, que en redes sociales es conocido por su constante interacción con insectos peligrosos, se mostró sorprendido por la situación. Tras refugiarse en la tienda, compartió su experiencia en línea, donde bromeó sobre lo sucedido: “Todo lo que hice fue tomarle una foto. ¡Casi muero hoy por una llama!”.

Reacciones en redes sociales

El video generó una ola de comentarios en TikTok, donde los usuarios aprovecharon la situación para hacer bromas. Uno de los comentarios más repetidos hizo referencia a la película animada de Disney Las locuras del emperador: “Detrás de cámaras de Las locuras del emperador 3″, escribió un usuario.

Lo más curioso del caso es que el turista perseguido por Luna es conocido en TikTok por interactuar con insectos peligrosos. En sus publicaciones suele aparecer manipulando arañas venenosas, escorpiones y otros animales considerados intimidantes. Sin embargo, ninguna de esas experiencias lo hizo reaccionar con tanto temor como la inesperada persecución de la llama.

Posibles razones del comportamiento de la llama

Además de las bromas, algunos usuarios intentaron explicar la razón detrás del inusual comportamiento del animal. Varios señalaron que las llamas suelen sentirse atraídas por la fruta y que posiblemente esa fue la causa de la persecución.

Incluso hubo quienes relacionaron la situación con las prácticas comunes en algunos destinos turísticos: “De seguro le tomó la foto y no le pagó su ‘one dólar’, comentó alguien con humor.

Importancia de las llamas en el Imperio Inca

La llama (Lama glama), pariente sudamericano del camello, es un animal fuerte y adaptado a las exigentes condiciones de los Andes. Aunque carece de joroba, comparte características con sus parientes salvajes, los guanacos y las vicuñas. Su cuerpo peculiar, con largo cuello, orejas puntiagudas y lana rizada, la convierte en una de las especies más singulares del mundo. Durante el Imperio Inca, la llama desempeñó un papel crucial como fuente de lana y carne, además de ser el principal animal de carga, debido a la ausencia de otros animales aptos para este propósito en América, salvo los perros de trineo inuit.

Los pueblos andinos domesticaron a la llama y la utilizaron durante siglos como animal de carga, capaz de transportar entre 23 y 34 kilogramos durante recorridos de hasta 32 kilómetros al día. Un séquito de llamas, que podía incluir varios cientos de ejemplares, permitía el transporte de grandes volúmenes de carga a través de las difíciles montañas de los Andes, facilitando el comercio y la comunicación en la región.

En el verano de 2023, Meta enfrentaba una decisión clave: liberar su modelo de inteligencia artificial Llama 2 como un proyecto de código abierto. Este paso podría reposicionar a la compañía en la carrera de la IA generativa, dominada por empresas como OpenAI y Google.

El modelo anterior de Llama, diseñado solo para investigadores, se había filtrado en internet, despertando gran interés por ser gratuito y de calidad comparable a sus competidores cerrados, explica un artículo de Fortune.

Yann LeCun, director científico de IA de Meta, y Joelle Pineau, vicepresidenta de investigación, defendían liberar el modelo para acelerar su desarrollo y reducir costos. Sin embargo, otros ejecutivos advertían sobre posibles riesgos legales y el mal uso del modelo, recordando anteriores fracasos de la empresa con lanzamientos de IA que atrajeron fuertes críticas públicas y políticas.

Mark Zuckerberg, fundador y accionista principal de la compañía, resolvió el dilema. Después de consultar a diversas partes, decidió lanzar Llama 2 como un modelo abierto para investigación y uso comercial. Justificó su decisión afirmando que el código abierto impulsaría la innovación, permitiendo a más desarrolladores mejorar la tecnología. “Creo que desbloquearía más progreso si el ecosistema fuera más abierto”, escribió en su cuenta de Facebook, marcando un punto de inflexión en la estrategia de la compañía.

La Filosofía del código abierto en Meta

El lanzamiento de Llama 2 fue una apuesta estratégica que redefinió la posición de Meta en la industria tecnológica. La empresa eligió un camino distinto, buscando generar un ecosistema más participativo. Su objetivo fue posicionarse como un estándar industrial, similar a lo que sucedió con Linux en el sector de sistemas operativos.

Sin embargo, esta estrategia no estuvo exenta de controversia. Algunos críticos argumentaron que el uso del término “código abierto” era inexacto, ya que Meta restringió ciertas aplicaciones comerciales y no reveló sus conjuntos de datos de entrenamiento. Pese a estas críticas, el impacto de Llama en la comunidad tecnológica fue notable, consolidando a Meta como uno de los actores clave en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa.

Llama 3

Desde el lanzamiento de Llama 2, la corporación de Mark logró avances significativos en el desarrollo de sus modelos de inteligencia artificial, llevando a Llama 3 a competir directamente con modelos cerrados de OpenAI y Anthropic en términos de velocidad y precisión.

Para 2024, el modelo más grande de Llama 3 igualaba o incluso superaba a los modelos más potentes de sus competidores en varios benchmarks. Esta evolución se vio facilitada por el uso de datos públicos de Facebook e Instagram, que Meta utilizó para entrenar sus IA, lo que les dio una ventaja significativa en términos de accesibilidad a grandes volúmenes de información.

Llama, además de su uso en investigaciones, se integró en productos clave de la corporación fundada por Mark, alcanzando una audiencia global de usuarios. Meta incorporó el modelo en su asistente de IA, que ahora funciona a través de Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger.

También se implementaron herramientas de generación de texto para anunciantes, así como aplicaciones innovadoras en dispositivos como las gafas Ray-Ban y los cascos Quest. Este enfoque demostró que la inteligencia generativa estaba al servicio de la investigación, comenzando a tener aplicaciones comerciales tangibles y masivas.

A través de estas aplicaciones, la empresa logró demostrar la versatilidad de Llama en distintos campos, desde la generación de contenido hasta la creación de chatbots personalizados por parte de los usuarios.

Además, la compañía sigue explorando la integración de Llama en futuros proyectos, como el desarrollo de su propio motor de búsqueda impulsado por IA, lo que marcaría otro paso en su intento por crear un ecosistema de inteligencia artificial integrado en todos sus productos.

Desafíos financieros y estrategia comercial

A pesar de los avances técnicos y estratégicos logrados con Llama, la empresa se enfrenta a un gran desafío financiero. En 2023, la compañía anunció que sus gastos de capital proyectados para 2024 podrían alcanzar hasta 40 mil millones de dólares, lo que representa una inversión significativa en la infraestructura de la IA.

Aunque esta cifra refleja el enorme compromisos con la IA generativa, también generó dudas entre los inversores sobre la rentabilidad a corto y mediano plazo de estos gastos, especialmente considerando que muchos de los productos basados en Llama se ofrecen de manera gratuita a miles de empresas. Empresas gigantes como Goldman Sachs, AT&T y Accenture ya utilizan Llama sin costo, lo que plantea interrogantes sobre cómo se logró monetizar estas tecnologías.

Los críticos señalan que open-source como modelo de negocio podría complicar el camino hacia la rentabilidad, ya que Llama se ofrece sin tarifas directas para el acceso a su código, lo que podría hacer difícil justificar la gigantesca inversión. Sin embargo, algunos analistas, como Shweta Khajuria de Wolfe Research, consideran que la estrategia tiene potencial a largo plazo. Según Khajuria, al hacer Llama de acceso libre, la empresa logró ponerse al nivel de OpenAI, Google y Anthropic más rápidamente de lo que habría sido posible mediante enfoques cerrados, lo que podría traducirse en nuevas fuentes de ingresos en el futuro.

El camino hacia la monetización no está claro, pero se especula que Meta podría generar ingresos a través de suscripciones y publicidad en aplicaciones basadas en Llama. Además, se prevé que las herramientas impulsadas por IA en plataformas como Facebook, Instagram y WhatsApp puedan facilitar nuevas formas de interacción con los usuarios y negocios.

Mientras tanto, Zuckerberg defendió que su enfoque de código abierto no comprometería la sostenibilidad de la empresa, argumentando que Llama no disminuye la capacidad para invertir en investigación o generar ingresos a través de sus servicios, aunque los inversionistas siguen observando de cerca la rentabilidad de la apuesta.

Críticas y controversias

A pesar del éxito técnico de Llama y la estrategia abierta de la empresa, la decisión de liberar el modelo como código abierto no estuvo exenta de críticas y controversias. Uno de los principales puntos de debate fue el uso del término “código abierto” para describir a Llama, ya que Meta impuso ciertas restricciones en su uso.

Aunque el código y los pesos del modelo son accesibles, la compañía no reveló los conjuntos de datos utilizados para entrenarlo, lo que algunos expertos consideran una limitación en su apertura.

Además, se restringió el uso comercial del modelo por parte de empresas con más de 700 millones de usuarios activos, una medida que parece estar dirigida a evitar que sus competidores más cercanos, como Google o Apple, se beneficien de su tecnología.

Otro frente de críticas proviene de aquellos que temen que el uso masivo de Llama en manos de desarrolladores y empresas pueda derivar en abuso de la tecnología. Algunos señalan que, aunque el modelo está diseñado para ser flexible y adaptable, su accesibilidad también podría facilitar la creación de herramientas maliciosas, como phishing o spam personalizado, lo que podría tener repercusiones en la seguridad y privacidad de los usuarios.

Esta preocupación fue tan relevante que, en junio de 2023, dos senadores estadounidenses enviaron una carta a Zuckerberg expresando su preocupación por el uso indebido del modelo y sus posibles implicaciones legales.

A pesar de estas críticas, la empresa no dio marcha atrás en su apuesta por el código abierto. Nick Clegg, presidente de asuntos globales de Meta, defendió la postura de la compañía, comparando el debate con aquellos que se preocupan por los detalles de la música en vinilo, en lugar de centrarse en el valor de la innovación.

La compañía sostiene que, al final, lo más importante es la colaboración global que fomenta el código abierto, y que el uso responsable y ético de Llama dependerá de la comunidad. Sin embargo, la compañía sigue enfrentando la tensión entre la necesidad de proteger su tecnología y la filosofía de apertura que, según sus defensores, podría transformar la industria de la IA.

La estrategia de Meta en la carrera de la IA generativa refleja un cambio tecnológico, y también un renacer personal para Mark Zuckerberg. Después de la recepción negativa de su inversión en el metaverso, que no logró cautivar a los consumidores ni a los inversores, Zuckerberg encontró una nueva dirección con la IA.

Con tan solo 40 años, el CEO de Meta está disfrutando de lo que algunos llaman su Zuckaissance, un periodo de renovación tanto en su imagen personal como en la visión empresarial de la compañía. Este resurgir se ve reflejado en su decisión de apostar todo a la IA generativa, alejándose del proyecto del metaverso que, en 2022, llevó a la empresa a sufrir importantes pérdidas y a enfrentar críticas públicas.

A medida que la empesa se prepara para lanzar Llama 4 y avanzar en la creación de inteligencia general avanzada (AMI), la compañía encara un futuro lleno de desafíos regulatorios y una competencia feroz.

Meta ha anunciado que facilitará el uso de sus modelos de lenguaje grande de código abierto Llama a las agencias gubernamentales en Estados Unidos, con el objetivo de desarrollar aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) que refuercen la seguridad nacional e impulsen la economía.

La firma tecnológica ha ampliado la disponibilidad de Llama al sector público, de la mano de socios de la industria, como Oracle, IBM, Microsoft Azure y Amazon Web Services, que están desarrollando aplicaciones con las que llevar la IA a las agencias gubernamentales y contratistas.

"Gracias a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, razonar y generar información útil, los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden respaldar muchos aspectos de la seguridad de Estados Unidos y de la seguridad nacional", ha afirmado el presidente de Asuntos Globales, Nick Clegg, en un comunicado compartido en el blog oficial.

En este contexto, Oracle está trabajando en Llama para sintetizar documentos de mantenimiento de aeronaves, mientras que Amazon Web Services y Microsoft Azure están ayudando a los gobiernos a alojar los modelos de Meta en sus soluciones de nube seguras para datos confidenciales, y WatsonX de IBM está llevando Llama a las agencias de seguridad nacional en sus centros de datos y nubes autogestionados.

Esta iniciativa pretende respaldar la seguridad nacional, pero también el crecimiento económico del país, en un contexto donde "China y otros competidores de Estados Unidos", ya han empezado a desarrollar sus propios modelos de código abierto.

"El objetivo debería ser crear un círculo virtuoso que ayude a Estados Unidos a conservar su ventaja tecnológica y, al mismo tiempo, a difundir el acceso a la IA a nivel mundial y a garantizar que las innovaciones resultantes sean responsables y éticas y respalden los intereses estratégicos y geopolíticos de Estados Unidos y sus aliados más cercanos", ha apostillado el directivo.

Nueva York, 30 oct (EFE).- La tecnológica Meta reportó este miércoles un beneficio neto acumulado de 41.522 millones de dólares entre enero y octubre, un 65 % más interanual, impulsada por su negocio publicitario y por la aplicación de la inteligencia artificial (IA).

La empresa estadounidense, propietaria de las redes sociales Whatsapp, Instagram y Facebook, tuvo una facturación acumulada en los nueve primeros meses del ejercicio de 116.116 millones de dólares, un 22 % más respecto al mismo periodo de 2023, según un comunicado.

"Hemos tenido un buen trimestre dirigido por el progreso en la IA en nuestras apps y negocio", dijo en la nota el máximo ejecutivo, Mark Zuckerberg, quien señaló el "fuerte impulso" de sus gafas alimentadas por IA, su tecnología propia Meta IA y su modelo de lenguaje, Llama. EFE

NotebookLlama es "una versión de código abierto de NotebookLM", como describen directamente los ingenieros de Meta, que han compartido este modelo de lenguaje en GitHub, donde detallan su funcionamiento.

Esta herramienta parte de un documento escrito en pdf que procesa para analizar, limpiar y resumir con la ayuda de Llama 3.2 (1B-Instruct), y posteriormente lo transcribe con el apoyo de Llama 3.1 (70B-Instruct), un LLM que "proporcionó transcripciones de pódcast un poco más creativas" para los ejemplos probados por Meta.

También se puede utilizar el modelo Llama 3.1 (8B-Instruct) para hacer que esa transcripción sea "más dramática". Finalmente, se utiliza tecnología de texto a voz para "generar un pódcast conversacional" a partir de la transcripción.

Esta herramienta recuerda a la función 'Audio Overviews' de NotebookLM, que genera un programa de audio o pódcast a partir de las notas guardadas por el usuario. En el caso de la herramienta de Meta, la compañía matiza que las voces todavía no suenan muy naturales y los agentes de voz tampoco respetan el turno de palabra, dificultando el formato debate.

Seis investigadores de Apple han llegado a esta conclusión tras un estudio titulado 'GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models' ('GSM-Symbolic: Comprensión de las limitaciones del razonamiento matemático en modelos de lenguaje grandes').

Para llevar a cabo este análisis han empleado el punto de referencia GSM8K, un conjunto estandarizado desarrollado por OpenAI. Está compuesto por más de 8.000 problemas matemáticos de nivel de primaria, que en ocasiones se emplea como punto de referencia para las capacidades de razonamiento complejo de los LLM modernos.

Uno de los autores de este escrito, el científico Mehrdad Farajtabar, ha recordado a través de su cuenta de X que cuando OpenAI lanzó la prueba de rendimiento o 'benchmark' GSM8K, hace unos tres años, la capacidad de razonamiento matemático del modelo GPT-3 GPT-3 (175B) se puntuó con un 35 por ciento. Actualmente, modelos de menor tamaño superan el 85 por ciento de su capacidad, mientras que los más grandes alvanzan valores en torno a un 95 por ciento, lo que sugiere que ha mejorado su capacidad en esta evolución.

Para superar las referencias existentes en GSM8K, los investigadores desarrollaron GSM-Symbolic, un punto de referencia mejorado que permite ejecutar evaluaciones controladas en base a diferentes números y nombres (como personas, alimentos y objetos), reunidos en un nuevo conjunto de datos, GSM-NoOp.

De esa manera, generaron una serie de GSM-Symbolic únicos, que funcionan como los ejemplos de GSM8K, pero con distintos valores y nombres. Lo hicieron con el objetivo de conocer el comportamiento de modelos de IA tanto abiertos (Llama, Phi, Mistral o Gemma) como cerrados (GPT-4o y su variante o1), al modificar estos valores.

En total, se realizaron casi 500 evaluaciones en diferentes configuraciones, con cien plantillas a partir de GSM-Symbolic para cada punto de diferencia, lo que resultó en 50 conjuntos de datos compuestos por cien ejemplos cada uno, siendo estos una mutación de los cien ejemplos originales GSM8K.

En primer lugar, han puntualizado que pequeños cambios de tokens de entrada en estos modelos pueden alterar "de forma drástica" sus resultados, "lo que indica un fuerte sesgo y sugirere que estos modelos son altamente flexibles y frágiles", según se recoge en el documento.

También han observado fallas críticas en la capacidad de los modelos para discernir información relevante para la resolución de problemas debido a que su razonamiento no atiende al sentido común y se basa principalmente en la comparación de patrones.

De ese modo, descubrieron alteraciones en los resultados de rendimiento de cada LLM. Mientras que Llama 8B alcanzó una puntuación de entre el 70 y el 80 por ciento de precisión en GSM8K, Phi-3 registró una puntuación de entre el 75 y el 90 por ciento, "y así sucesivamente". Asimismo, para la mayoría de los modelos, el rendimiento promedio en su propio 'benchmark' es menor que en desarrollado por OpenAI.

También añadieron afirmaciones aparentemente relevantes a las preguntas trasladadas a estos modelos, a pesar de que estas no eran importantes para el razonamiento y la conclusión. En ese caso, vieron que la mayoría de LLM no ignoran estos aportes y las convierten "ciegamente" en operaciones, lo que conduce a errores en los resultados.

MAYORES LIMITACIONES ANTE PROBLEMAS MÁS COMPLEJOS

Los investigadores han concluido que su estudio revela una variedad significativa sobre el rendimiento en distintas instancias de la misma pregunta, lo que demuestra que los resultados actuales de GSM8K no son tan ejemplares como se pensaba.

Asimismo, ha matizado que los LLM "muestran cierta solidez" a los cambios en los nombres propios, pero que son más sensibles a las variaciones de los valores numéricos. Además, han observado que el rendimiento de estos modelos "se deteriora a medida que aumenta la complejidad de la pregunta".

También han señalado que en su estudio se demuestra que los LLM tienen dificultades incluso cuando se les proporcionan múltiples ejemplos de la misma pregunta o ejemplos que contienen información irrelevante similar, lo que sugiere problemas más profundos en sus procesos de razonamiento, que "no se pueden mitigar fácilmente mediante aprendizaje o el ajuste de su razonamiento".

"La alta variabilidad en el desempeño de los LLM en distintas versiones de la misma cuestión, su caída sustancial en el desempeño con un pequeño aumento de su dificultad y su sensibilidad a la información intrascendente indican que su razonamiento es frágil", han añadido.

Por tanto, teniendo en cuenta que tanto GSM8K como GSM-Symbolic incluyen preguntas matemáticas de primaria relativamente sencillas, que solo requieren operaciones aritméticas básicas, "es probable que las limitaciones actuales de estos modelos sean más pronunciadas en puntos de referencia matemáticos más desafiantes", tal y como han concluido.

En definitiva, en base a estos hallazgos, el equipo de investigación considera que es necesario desarrollar métodos de evaluación de los LLM "más robustos y adaptables", así como modelos que vayan más allá del reconocimiento de patrones hacia el razonamiento lógico "verdadero", que consideran "el próximo gran desafío" para la comunidad de IA, en palabras de Farajtabar.