A Fondo
¿Qué es un modelo fundacional? ¿Por qué son claves en la IA?

Se emplea mucho, en los últimos tiempos, el concepto de modelo fundacional. Y es lógico, claro, ya que los modelos fundacionales han cambiado el paradigma de la inteligencia artificial. Estas herramientas avanzadas no solo están detrás de aplicaciones como asistentes virtuales y generadores de imágenes, sino que también abren nuevas posibilidades en sectores como la sanidad, la educación y la administración pública. Estas tecnologías representan un paso clave en el desarrollo de sistemas inteligentes que no solo entienden el lenguaje, sino que pueden abordar tareas diversas y complejas.
En el corazón de esta revolución están modelos como ALIA, GPT-4o y Google Gemini, que han llevado las capacidades de la IA a nuevas fronteras. Pero, ¿qué hace que un modelo sea considerado fundacional? ¿Cómo se entrenan y qué los diferencia de otras soluciones de inteligencia artificial? En este artículo exploramos todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología que está marcando el presente y el futuro de la IA.
¿Qué es un modelo fundacional?
Un modelo fundacional es un sistema de inteligencia artificial diseñado como una base genérica que puede ser adaptada a una amplia variedad de tareas. A diferencia de los modelos tradicionales, que se entrenan para resolver problemas específicos, los modelos fundacionales tienen un entrenamiento masivo en grandes volúmenes de datos, lo que les permite comprender patrones complejos y ser extremadamente versátiles.
El término fundacional no es casual. Estos modelos actúan como el cimiento sobre el que se pueden construir aplicaciones concretas. Por ejemplo, un modelo fundacional puede entrenarse con datos adicionales para especializarse en la sanidad, el derecho o la administración pública, permitiendo su uso en contextos muy variados sin necesidad de desarrollarlo desde cero.
Una diferencia importante con los modelos tradicionales es que los fundacionales no están limitados a una única función. Por ejemplo, un modelo específico podría estar diseñado exclusivamente para transcribir texto, mientras que un modelo fundacional puede transcribir, analizar el contenido y generar texto adicional en función de las necesidades del usuario.
Cómo funcionan los modelos fundacionales
El desarrollo de un modelo fundacional comienza con el entrenamiento masivo en conjuntos de datos extremadamente grandes y diversos. Estos datos se seleccionan cuidadosamente para abarcar una amplia variedad de temas y formatos, desde literatura y noticias hasta bases de datos científicas, así como para intentar mitigar al máximo el riesgo de sesgos. Este proceso permite al modelo aprender patrones complejos y desarrollar una comprensión profunda del contexto.
Uno de los aspectos más destacados de estos modelos es su capacidad para trabajar con datos multimodales. Esto significa que pueden procesar texto, imágenes, audio y video simultáneamente, lo que abre la puerta a aplicaciones como análisis de documentos visuales, generación de subtítulos para videos o incluso interpretación de gráficos complejos. Esta flexibilidad los diferencia de modelos más antiguos, que suelen estar restringidos a un solo tipo de dato.
Además de su entrenamiento, los modelos fundacionales destacan por su infraestructura técnica. Requieren enormes recursos computacionales, incluyendo supercomputadores y redes avanzadas de GPUs y TPUs. Este nivel de exigencia plantea desafíos importantes en términos de sostenibilidad, ya que el consumo energético necesario para entrenarlos es significativo.
Ejemplos de modelos fundacionales destacados
Los modelos fundacionales marcan el presente de la inteligencia artificial en distintas áreas. Entre los ejemplos más destacados se encuentran:
- ALIA: desarrollado en España, es un modelo fundacional público y de código abierto diseñado para trabajar en español y en las lenguas cooficiales del país. Su enfoque en la diversidad lingüística lo convierte en una herramienta única, con aplicaciones iniciales en la administración pública y la sanidad, como un chatbot para la Agencia Tributaria y un sistema de diagnóstico precoz en Atención Primaria.
- GPT-4: el modelo fundacional de OpenAI que ha servido de base para aplicaciones como ChatGPT. Con un entrenamiento masivo en texto, es capaz de generar, analizar y comprender lenguaje natural, siendo usado en ámbitos como la educación, la atención al cliente y la investigación.
- Gemini: desarrollado por Google DeepMind, es un modelo multimodal capaz de trabajar simultáneamente con texto, imágenes, audio, video y código. Su integración en herramientas como Bard y Google Workspace lo posiciona como una solución versátil para usuarios y empresas.
- LLaMA: el modelo de Meta destaca por su enfoque en la eficiencia. Diseñado para ser ligero y accesible, está pensado para desarrolladores que buscan soluciones optimizadas y personalizables.
- Claude: creado por Anthropic, este modelo fundacional pone un fuerte énfasis en la ética y la seguridad, haciéndolo ideal para aplicaciones sensibles como la atención al cliente o el asesoramiento en contextos profesionales.
Aplicaciones prácticas y su impacto
La versatilidad de los modelos fundacionales se traduce en una amplia gama de aplicaciones que están transformando industrias y servicios. Una de las áreas donde su impacto es más evidente es en la administración pública. Herramientas como ALIA están diseñadas para optimizar procesos administrativos, desde la automatización de respuestas en servicios tributarios hasta la mejora en la atención ciudadana mediante chatbots avanzados.
En el ámbito de la sanidad, los modelos fundacionales están ayudando a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez. Un ejemplo claro es el uso de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos médicos y detectar patrones que pueden pasar desapercibidos para los humanos. Proyectos como el de ALIA en Atención Primaria son solo el comienzo de lo que puede lograrse en este campo.
La educación también se está beneficiando enormemente. Con modelos como GPT-4, es posible crear tutorías personalizadas para estudiantes, generar materiales educativos adaptados a diferentes niveles de aprendizaje y facilitar el acceso al conocimiento en regiones donde los recursos educativos son limitados.
Finalmente, en el sector privado, estos modelos, bien empleados (este matiz es de importancia capital) están potenciando la creatividad y la innovación. Herramientas basadas en modelos fundacionales permiten a las empresas generar contenido de alta calidad, optimizar campañas de marketing y mejorar la experiencia del cliente con interacciones más precisas y personalizadas.
Los retos de los modelos fundacionales
Aunque los modelos fundacionales están revolucionando la inteligencia artificial, su desarrollo no está exento de desafíos. Uno de los más significativos es la transparencia. Al ser entrenados con enormes volúmenes de datos, existe el riesgo, como ya comentaba antes, de que reproduzcan sesgos presentes en esos datos, lo que puede llevar a respuestas discriminatorias o inexactas. Garantizar la calidad y diversidad de los datos utilizados es crucial para mitigar este problema.
Otro reto importante es la sostenibilidad. El entrenamiento de estos modelos requiere enormes cantidades de energía, lo que plantea preguntas sobre su impacto ambiental. Empresas y organizaciones están explorando formas de optimizar los procesos de entrenamiento para reducir el consumo energético, pero queda mucho por hacer en este sentido.
Y tampoco podemos olvidar un límite del que te hablamos hace ya unas semanas, y es que los recursos con los que entrenar a estos modelos se van agotando, a lo que debemos sumar el creciente rechazo por parte de medios, creadores, empresas, etcétera, a que sus datos sean empleados para entrenar modelos. La industria ya busca soluciones, como el entrenamiento con datos sintéticos, también generados por inteligencia artificial, pero claro, esto conlleva riesgos que, por volver a mantener el paralelismo con el ser humano, podrían acabar en una situación realmente endogámica.