{"id":5629,"date":"2025-02-12T09:19:24","date_gmt":"2025-02-12T08:19:24","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/de-chatgpt-a-los-slms-hacia-una-inteligencia-artificial-mas-eficiente-y-autonoma\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:02","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:02","slug":"de-chatgpt-a-los-slms-hacia-una-inteligencia-artificial-mas-eficiente-y-autonoma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/de-chatgpt-a-los-slms-hacia-una-inteligencia-artificial-mas-eficiente-y-autonoma\/","title":{"rendered":"De ChatGPT a los SLMs: Hacia una Inteligencia Artificial m\u00e1s eficiente y aut\u00f3noma"},"content":{"rendered":"

Posiblemente todos recordemos el impacto que tuvo la presentaci\u00f3n de ChatGPT. Era finales de noviembre de 2022 y las noticias y reacciones al respecto eran constantes. Su difusi\u00f3n fue tan extraordinaria que los propios ingenieros de OpenAI, creadores del modelo, se sorprendieron por la cobertura y atenci\u00f3n que recibi\u00f3[1]<\/sup><\/a>.<\/p>\n

ChatGPT gan\u00f3 un mill\u00f3n de usuarios en cinco d\u00edas<\/strong>[2]<\/sup><\/a> y 100 millones en dos meses, convirti\u00e9ndose en la aplicaci\u00f3n de internet con el crecimiento m\u00e1s r\u00e1pido de la historia[3]<\/sup><\/a>. Durante ese diciembre, ChatGPT fue ampliamente evaluado como poseedor de algunas capacidades innovadoras y poderosas sin precedentes. El The New York Times <\/em>le llam\u00f3 \u201cel mejor chatbot de inteligencia artificial jam\u00e1s lanzado al p\u00fablico en general\u201d[4]<\/sup><\/a>. La revista The Atlantic <\/em>lo mencion\u00f3 como uno de los avances m\u00e1s importantes del a\u00f1o<\/strong>, destacando como \u201cla erupci\u00f3n de la IA generativa puede cambiar nuestra forma de pensar sobre c\u00f3mo trabajamos, c\u00f3mo razonamos y sobre qu\u00e9 es la creatividad humana\u201d[5]<\/sup><\/a>. El portal Vox apuntaba: \u00abChatGPT es la primera introducci\u00f3n pr\u00e1ctica del p\u00fablico general a lo poderosa que se ha vuelto la IA moderna, resultando en una estupefacci\u00f3n generalizada\u00bb[6]<\/sup><\/a>. Paul Graham, cofundador del portal especializado en tecnolog\u00eda Y Combinator tuite\u00f3: \u201cLo sorprendente de la reacci\u00f3n global en ChatGPT no es s\u00f3lo el n\u00famero de personas que est\u00e1n impresionadas, sino sus perfiles y qui\u00e9nes son. Personas que no se entusiasman con cualquier novedad l\u00edder. Est\u00e1 pasando algo realmente grande\u201d[7]<\/sup><\/a>.<\/p>\n

ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial generativa basado en un gran modelo de lenguaje (Large Language Model, LLM). ChatGPT puede generar respuestas conversacionales similares a las humanas y permite a los usuarios afinar y dirigir una conversaci\u00f3n hacia una longitud, formato, estilo, nivel de detalle y lenguaje deseados[8]<\/sup><\/a>. Desde su aparici\u00f3n han surgido otros chatbots basados \u200b\u200ben LLMs como Gemini, Claude, Flama, Ernie, Grok, DeepSeek y Qwen2.5<\/strong>[9]<\/sup><\/a>, y buena parte de la sociedad ha integrado estas aplicaciones en su d\u00eda a d\u00eda, ya sea para uso laboral, dom\u00e9stico o educativo. Los usuarios utilizan los LLMs para un gran n\u00famero de aplicaciones, siendo posiblemente la principal obtener informaci\u00f3n r\u00e1pida y como alternativa \u00fatil a los motores de b\u00fasqueda tradicionales, ya que puede proporcionar respuestas instant\u00e1neas y espec\u00edficas sin la necesidad de navegar por m\u00faltiples enlaces, publicidad y texto superfluo[10]<\/sup><\/a>. Otros usos habituales son la asistencia a la redacci\u00f3n de textos, la ayuda en la programaci\u00f3n, la traducci\u00f3n de textos, el soporte educativo, la generaci\u00f3n de ideas, la creaci\u00f3n de personajes y di\u00e1logos, la recomendaci\u00f3n de contenido o simple acompa\u00f1amiento y entretenimiento[11]<\/sup><\/a>.<\/p>\n

El uso de LLMs como el de ChatGPT puede presentar limitaciones o no resultar \u00f3ptimo en algunas de estas aplicaciones por diversas razones. Por un lado, se trata de modelos que generan contenido a partir del conocimiento que adquieren durante el entrenamiento con grandes vol\u00famenes de datos<\/strong>. Sin embargo, hay que considerar las implicaciones \u00e9ticas y pr\u00e1cticas de este entrenamiento. El uso de datos personales y contenido protegido plantea cuestiones de privacidad y propiedad intelectual<\/strong>[12]<\/sup><\/a>, mientras que la necesidad de datos de alta calidad puede favorecer el monopolio de grandes empresas tecnol\u00f3gicas<\/strong>[13]<\/sup><\/a>. De esta forma, al pedir un dato concreto estos modelos generan la respuesta m\u00e1s probable y pueden cometer errores conocidos como \u201calucinaciones<\/strong>\u201c, donde generan informaci\u00f3n incorrecta o inventada[14]<\/sup><\/a>. Esto puede resultar especialmente problem\u00e1tico en \u00e1mbitos que requieren precisi\u00f3n, como la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica o la redacci\u00f3n de contenido factual. Por ejemplo, en un \u00e1mbito m\u00e1s dom\u00e9stico, si pedimos una receta de cocina a partir de los ingredientes que tenemos en la nevera, las recetas generadas pueden parecer correctas en teor\u00eda, pero no funcionar en la pr\u00e1ctica[15]<\/sup><\/a>. Por otra parte, los LLMs generalistas se entrenan a partir de un amplio y diverso rango de contenido de diversas fuentes, incluyendo p\u00e1ginas web, libros, literatura cient\u00edfica, prensa, portales como wikipedia, repositorios de c\u00f3digo, contenido de redes sociales o documentos legales[16]<\/sup><\/a>. Para que los modelos puedan \u201crecordar\u201d todo este conocimiento, es necesario que las redes neuronales que los forman sean muy grandes para que puedan almacenar la informaci\u00f3n en sus par\u00e1metros, llamados pesos. Por tanto, si queremos que un LLM sea capaz de responder sobre literatura, cocina o ingenier\u00eda y hacerlo en varios idiomas, el tama\u00f1o del modelo ser\u00e1 necesariamente muy grande. Se estima que el modelo ChatGPT-4 cuenta con 1.8 trillones de par\u00e1metros<\/strong>[17]<\/sup><\/a>, lo que implicar\u00eda una infraestructura de unas 3600GB de RAM<\/strong> para desplegar una sola instancia del modelo[18]<\/sup><\/a>.<\/p>\n

Ahora bien, si pensamos en aplicaciones m\u00e1s concretas que requieran un conocimiento experto profundo pero m\u00e1s limitado, entran en juego los llamados peque\u00f1os modelos de lenguaje (Small Language Models, SLMs). Se trata de modelos de inteligencia artificial dise\u00f1ados para procesar y generar lenguaje natural con significativamente menos par\u00e1metros en comparaci\u00f3n con los LLMs, los grandes modelos de lenguaje[19]<\/sup><\/a>. Los SLMs destacan en tareas especializadas con un rendimiento m\u00e1s r\u00e1pido y un menor consumo de energ\u00eda<\/strong>. Los investigadores est\u00e1n cada vez m\u00e1s centrados en desarrollar SLMs m\u00e1s sofisticados que equilibran el rendimiento, la eficiencia y las restricciones computacionales, haci\u00e9ndoles atractivos para implementaciones AI pr\u00e1cticas y reales[20]<\/sup><\/a>. Adem\u00e1s, unido a una menor necesidad de recursos computacionales para su entrenamiento y despliegue, la disponibilidad de modelos abiertos permite a los desarrolladores e investigadores adaptar y mejorar los modelos seg\u00fan necesidades concretas, en contraste con los modelos comerciales cerrados, accesibles s\u00f3lo v\u00eda API, que a menudo limitan la capacidad de adaptaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de retener informaci\u00f3n, un factor quiz\u00e1s a\u00fan m\u00e1s relevante es la capacidad de comprensi\u00f3n y razonamiento. Estas funcionalidades permiten generar agentes basados \u200b\u200ben LLMs (o SLMs) que son capaces de utilizar herramientas para obtener informaci\u00f3n de motores de b\u00fasqueda para la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, interaccionar con APIs para acceder a servicios externos o bases de datos, acceder a sistemas de archivos para leer y escribir datos, habilitar operaciones matem\u00e1ticas complejas o dar acceso a modelos enlaces[21]<\/sup><\/a>.<\/p>\n

En este contexto de crecimiento y evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje constante, es importante que consideremos adoptar y adaptar peque\u00f1os modelos de lenguaje al desarrollar herramientas basadas en modelos de lenguaje natural. Los SLM nos ofrecen la oportunidad de personalizar soluciones con un menor consumo de recursos, permiti\u00e9ndonos desarrollar aplicaciones m\u00e1s eficientes y adaptadas a nuestras necesidades concretas. Trabajar con estos modelos nos obliga a estar atentos al estado del arte y nuevas tendencias, pero nos proporciona una capacidad de adaptaci\u00f3n que nos da mayor autonom\u00eda y nos permite a\u00f1adir un valor significativo a nuestras soluciones tecnol\u00f3gicas. En este sentido, tambi\u00e9n hay que recordar que el BSC<\/strong>, en el marco del Proyecto Aina<\/strong>, ha desarrollado el modelo salamandra<\/strong>, de 7 y 2 billones de par\u00e1metros<\/strong>[22]<\/sup><\/a>, especialmente entrenado con contenido en lengua catalana<\/strong>. Debemos impulsar conjuntamente estas iniciativas para seguir siendo aut\u00f3nomos y competitivos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Referencias:<\/h3>\n

<\/a>[1]<\/sup> https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/03\/03\/1069311\/inside-story-oral-history-how-chatgpt-built-openai\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[2]<\/sup> https:\/\/www.euronews.com\/next\/2023\/11\/30\/chatgpt-a-year-on-3-ways-the-ai-chatbot-has-completely-changed-the-world-in-12-months<\/a><\/p>\n

<\/a>[3]<\/sup> https:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2023\/feb\/02\/chatgpt-100-million-users-open-ai-fastest-growing-app<\/a><\/p>\n

<\/a>[4]<\/sup>  https:\/\/www.nytimes.com\/2022\/12\/05\/technology\/chatgpt-ai-twitter.html<\/a><\/p>\n

<\/a>[5]<\/sup> https:\/\/www.theatlantic.com\/newsletters\/archive\/2022\/12\/technology-medicine-law-ai-10-breakthroughs-2022\/672390\/<\/p>\n

<\/a>[6]<\/sup> https:\/\/www.vox.com\/future-perfect\/2022\/12\/15\/23509014\/chatgpt-artificial-intelligence-openai-language-models-ai-risk-google<\/p>\n

<\/a>[7]<\/sup>  https:\/\/x.com\/paulg\/status\/1598698665337561088<\/a><\/p>\n

<\/a>[8]<\/sup> https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/ChatGPT<\/a><\/p>\n

<\/a>[9]<\/sup> https:\/\/www.nature.com\/articles\/s42256-023-00655-z<\/a> https:\/\/archiv.org\/abs\/2412.19437<\/a> https:\/\/archiv.org\/abs\/2412.15115<\/a><\/p>\n

<\/a>[10]<\/sup> https:\/\/www.pocket-lint.com\/ways-people-are-using-chatgpt\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[11]<\/sup> https:\/\/www.pocket-lint.com\/ways-people-are-using-chatgpt\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[12]<\/sup> https:\/\/www.businessinsider.com\/meta-ai-chatbot-says-trained-on-youtube-videos<\/a><\/p>\n

<\/a>[13]<\/sup> https:\/\/www.unite.ai\/the-ai-monopoly-how-big-tech-controls-data-and-innovation\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[14]<\/sup> https:\/\/www.uoc.edu\/ca\/news\/2024\/001-errors-chat-gpt<\/a><\/p>\n

<\/a>[15]<\/sup> https:\/\/www.ara.cat\/media\/chatgpt-et-dona-respostes-erronies-aixi-sd-utilizar_1_4772087.html<\/a><\/p>\n

<\/a>[16]<\/sup> https:\/\/oxylabs.io\/blog\/llm-training-data<\/a><\/p>\n

<\/a>[17]<\/sup> https:\/\/semianalysis.com\/2023\/07\/10\/gpt-4-architecture-infrastructure\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[18]<\/sup> https:\/\/blog.spheron.network\/how-much-gpu-memory-is-required-to-run-a-large-language-model-find-out-here<\/a><\/p>\n

<\/a>[19]<\/sup> https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/small-language-models<\/a><\/p>\n

<\/a>[20]<\/sup> https:\/\/www.superannotate.com\/blog\/small-language-models<\/a><\/p>\n

<\/a>[21]<\/sup> https:\/\/archiv.org\/html\/2402.06196v1<\/a> https:\/\/fabrity.com\/blog\/llm-agents-the-next-big-thing-for-genai\/<\/a><\/p>\n

<\/a>[22]<\/sup> https:\/\/langtech-bsc.gitbook.io\/aina-kit\/models\/models-de-text<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En este contexto de crecimiento y evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje constante, es importante que consideremos adoptar y adaptar peque\u00f1os modelos de lenguaje al […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[75],"tags":[],"class_list":["post-5629","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-blog-es"],"acf":[],"yoast_head":"\nDe ChatGPT a los SLMs: Hacia una Inteligencia Artificial m\u00e1s eficiente y aut\u00f3noma - CIDAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cidai.eu\/es\/de-chatgpt-a-los-slms-hacia-una-inteligencia-artificial-mas-eficiente-y-autonoma\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"De ChatGPT a los SLMs: Hacia una Inteligencia Artificial m\u00e1s eficiente y aut\u00f3noma - 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