Machine Learning

OpenPlayground: compara modelos de IA desde tu ordenador

OpenPlayground es un entorno de pruebas de código abierto creado por Nat Friedman, ex director ejecutivo de GitHub, que permite comparar modelos de lenguaje grande (LLM) de varios proveedores desde una sola interfaz. Se puede instalar en local, desplegar con Docker o acceder a la versión alojada en nat.dev, donde Friedman pide 5 dólares para cubrir los costes de los

Colaboración en aprendizaje automático a través de Hugging Face Hub, la comunidad IA

La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años, especialmente en el campo del aprendizaje automático (AA). La comunidad de IA ha logrado avances significativos en este ámbito a través de la colaboración y el uso de recursos de código abierto. Hugging Face Hub es un ejemplo perfecto de esta colaboración en acción. ¿Qué es Hugging

El plugin oficial de Stable Diffusion para Photoshop, a punto de estrenarse

Stability AI prepara el lanzamiento de su primer plugin oficial para Photoshop, una pieza que llevará Stable Diffusion al editor de Adobe sin recurrir a desarrollos de terceros. El anuncio llega de la mano de Christian Cantrell, responsable del proyecto, que ha mostrado en Twitter una vista previa de la siguiente versión y ha adelantado que la posterior incorporará upscaling.

OpenAI abre las APIs de ChatGPT y Whisper a desarrolladores

OpenAI ha abierto al público la API de ChatGPT y la de Whisper, dos piezas que hasta ahora solo eran accesibles dentro de sus productos propios. La primera se apoya en gpt-3.5-turbo, el mismo modelo que mueve la versión web de ChatGPT, y se ofrece a 0,002 dólares por cada 1.000 tokens, una décima parte de lo que costaba el

Modelos de machine learning: qué son y cómo funcionan

El machine learning dejó de ser un concepto de laboratorio hace tiempo. Hoy decide qué correo entra en spam, qué serie te recomienda Netflix y qué imagen aparece cuando buscas en Google. Detrás de cada uno de esos servicios hay un modelo entrenado con datos, no un programa con reglas escritas a mano. Esta guía repasa qué tipos de modelos

Meta lanza LLaMA: 4 modelos abiertos que retan a GPT-3

Meta AI ha presentado este 24 de febrero LLaMA, una familia de cuatro modelos de lenguaje (LLM) que va de los 7.000 a los 65.000 millones de parámetros y que la compañía libera para uso académico bajo solicitud. La cifra que más ruido hace en los benchmarks es la del modelo intermedio: LLaMA-13B supera a GPT-3 (175.000 millones de parámetros)

¿Qué es Midjourney? Cómo funciona, versiones y precios

Midjourney es uno de los generadores de imágenes con IA más usados en estudios creativos, agencias y equipos de diseño. Detrás hay un laboratorio independiente con sede en San Francisco, fundado en 2021 por David Holz, que entrena un modelo propietario de texto a imagen y lo distribuye solo por suscripción. La versión actual, V7, llegó en 2025 con foco

GPT-4 podría ver la luz a principios de 2023

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) es un modelo de lenguaje creado por OpenAI. Es uno de los modelos de lenguaje más grandes y avanzados disponibles en la actualidad, aunque no es público. GPT-3 cuenta con un tamaño de 175 mil millones de parámetros, y se está estimando que el GPT-4 tendrá un tamaño 500 veces mayor que GPT-3. GPT-4 es

OPT-175B: el LLM abierto con el que Meta retó a GPT-3

En mayo de 2022 Meta hizo algo que OpenAI no había hecho con GPT-3: liberar los pesos de un modelo de lenguaje gigante. El modelo se llamaba OPT-175B (Open Pre-trained Transformer), tenía 175.000 millones de parámetros como GPT-3 y se podía descargar bajo una licencia restringida a investigación. Aquel movimiento, junto al sistema Alpa que permitía servirlo en GPUs no

Los 10 errores comunes sobre machine learning y privacidad

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) y el Supervisor Europeo de Protección de Datos (EDPS) publicaron un documento conjunto que repasa los 10 malentendidos más comunes sobre el machine learning (aprendizaje automático) y plantean cuál debería ser el enfoque correcto cuando estos sistemas tratan datos personales. La idea no es frenar la IA, sino encajarla con el RGPD

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