Modelo lingüístico

Artículos sobre modelos lingüísticos y sus posibles aplicaciones. Esta sección trata de GPT, LLaMA, Mistral y otros LLM, desde los fundamentos hasta las aplicaciones prácticas.

Inteligencia artificial sin exageraciones: por qué menos herramientas de IA suelen significar mejor trabajo

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Inteligencia artificial sin exageraciones

Cualquiera que se ocupe hoy en día del tema de la inteligencia artificial se encuentra casi inevitablemente con una extraña sensación: inquietud constante. Nada más acostumbrarse a una herramienta, aparecen las diez siguientes. Un vídeo sigue al siguiente en YouTube: „Esta herramienta de IA lo cambia todo“, „Tienes que usar esto ahora“, „Los que se pierden se quedan atrás“. Y siempre resuena subliminalmente el mismo mensaje: Llegas demasiado tarde. Los demás van más adelantados. Tienes que ponerte al día.

Esto no sólo afecta a los informáticos. Los autónomos, los profesionales creativos, los empresarios y los empleados de a pie también sienten la presión. Muchos ni siquiera saben exactamente para qué sirven estas herramientas, pero tienen la sensación de que podrían estar perdiéndose algo. Y eso es exactamente lo que causa estrés.

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Utilizar la IA como sparring: Cómo pensar en diálogo se vuelve más productivo

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La IA como aliado del ahorro

Hace casi exactamente dos años que utilizo la inteligencia artificial. Al principio, era sobrio y técnico: introducir texto, teclear indicaciones, leer las respuestas, corregirlas, volver a empezar. Como lo hacía mucha gente: con cuidado, de forma controlada, con cierta distancia. Funcionaba, sin duda. Pero seguía teniendo algo de mecánico. Hacías preguntas, obtenías respuestas, marcabas casillas.

Me di cuenta relativamente pronto de que me faltaba algo: fluidez. Pensar no es una forma. Los buenos pensamientos no se crean en un corsé de entradas prolijamente formuladas, sino a través de la conversación, el ensayo y error, el pensamiento en voz alta. Así que empecé a utilizar más a menudo la aplicación AI de mi teléfono móvil y, en algún momento, simplemente empecé a hablar en lugar de escribir. Ese fue el verdadero punto de inflexión.

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La IA en la nube como directora: por qué el futuro del trabajo pasa por la IA local

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La IA en la nube se convierte en directora

Cuando los grandes modelos lingüísticos iniciaron su marcha triunfal hace unos años, casi parecían una vuelta a las viejas virtudes de la tecnología: una herramienta que hace lo que se le dice. Una herramienta al servicio del usuario, y no al revés. Las primeras versiones -de GPT-3 a GPT-4- tenían puntos débiles, sí, pero eran asombrosamente útiles. Explicaban, analizaban, formulaban y resolvían tareas. Y lo hacían en gran medida sin lastre pedagógico.

Hablabas con estos modelos como si lo hicieras con un empleado erudito, que a veces se equivocaba en sus palabras, pero que en esencia simplemente funcionaba. Cualquiera que escribiera textos creativos, generara código de programas o produjera análisis más largos en aquella época experimentaba lo bien que funcionaba. Había una sensación de libertad, de espacio creativo abierto, de tecnología que apoyaba a las personas en lugar de corregirlas.

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AI Studio 2025: Qué hardware merece realmente la pena: del Mac Studio a la RTX 3090

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Hardware 2025 para estudio de IA

Hoy en día, cualquiera que trabaje con IA se ve empujado casi automáticamente a la nube: OpenAI, Microsoft, Google, cualquier interfaz web, tokens, límites, términos y condiciones. Esto parece moderno, pero es esencialmente una vuelta a la dependencia: otros determinan qué modelos puedes utilizar, con qué frecuencia, con qué filtros y a qué precio. Yo voy deliberadamente en la dirección contraria: actualmente estoy construyendo mi propio pequeño estudio de IA en casa. Con mi propio hardware, mis propios modelos y mis propios flujos de trabajo.

Mi objetivo es claro: IA local de texto, IA local de imagen, aprendizaje de mis propios modelos (LoRA, puesta a punto) y todo ello de tal forma que yo, como autónomo y más adelante también cliente de una PYME, no dependa de los caprichos diarios de algún proveedor en la nube. Se podría decir que es una vuelta a una vieja actitud que solía ser bastante normal: „Las cosas importantes las haces tú mismo“. Solo que esta vez no se trata de tu propio banco de trabajo, sino de potencia informática y soberanía de datos.

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La inmortalidad a través de la tecnología: hasta dónde han llegado realmente la investigación y la IA

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Inmortalidad digital

Desde que el ser humano existe, ha habido un deseo de prolongar la vida, o preferiblemente de alargarla indefinidamente. En el pasado, eran los mitos, las religiones, los alquimistas o los rituales misteriosos los que daban esperanza a la gente. Hoy ya no son magos sentados ante pergaminos antiguos, sino algunas de las personas más ricas del mundo sentadas ante la biología más avanzada y la tecnología de la inteligencia artificial. A primera vista, parece ciencia ficción: ¿es posible detener el envejecimiento? ¿Es posible „preservarse“ digitalmente? ¿Se pueden transferir los pensamientos a una máquina?

Pero el tema hace tiempo que abandonó la torre de marfil. Los grandes multimillonarios de la tecnología invierten ahora miles de millones en proyectos que investigan seriamente precisamente estas cuestiones. No porque quieran convertirse en dioses inmortales, sino porque pueden permitirse investigar los límites de lo posible. Este artículo explica de forma sencilla qué hay detrás de esta idea, qué desarrollos técnicos existen hoy en día, dónde están los límites y por qué este tema será cada vez más importante en los próximos 20 años.

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Las nuevas leyes de censura de la UE: Qué significan Chatcontrol, DSA, EMFA y la Ley de AI

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Leyes de censura de la UE

En un mundo cada vez más digitalizado, pasamos mucho tiempo en línea: Chateando, comprando, trabajando, informándonos. Al mismo tiempo, las normas sobre cómo se comparten, moderan o controlan los contenidos están cambiando. La Ley de Servicios Digitales (DSA), la Ley Europea de Libertad de los Medios de Comunicación (EMFA), el Reglamento previsto para prevenir y combatir el abuso sexual infantil (CSAR, a menudo denominado „control del chat“) y la Ley de IA son piezas clave de la legislación propuesta por la Unión Europea (UE) para regular el entorno digital.

Esta normativa puede parecer lejana a primera vista, pero tiene repercusiones tanto para usted como particular como para las pequeñas y medianas empresas. Este artículo le guiará paso a paso: desde la pregunta „¿Qué está previsto aquí?“ al trasfondo y las líneas de tiempo al cambio de perspectiva: ¿Qué significa esto para ti en la vida cotidiana?

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Apple MLX frente a NVIDIA: cómo funciona la inferencia local de IA en el Mac

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IA local en Silicon con Apple Mac

Cualquiera que trabaje con inteligencia artificial hoy en día suele pensar primero en ChatGPT o en servicios en línea similares. Escribes una pregunta, esperas unos segundos y recibes una respuesta como si al otro lado de la línea estuviera sentado un interlocutor muy leído y paciente. Pero lo que se olvida fácilmente: Cada entrada, cada frase, cada palabra viaja por Internet a servidores externos. Ahí es donde se hace el trabajo de verdad: en enormes ordenadores que usted nunca llega a ver.

En principio, un modelo lingüístico local funciona exactamente igual, pero sin Internet. El modelo se almacena como un archivo en el propio ordenador del usuario, se carga en la memoria de trabajo al arrancar y responde a las preguntas directamente en el dispositivo. La tecnología que hay detrás es la misma: una red neuronal que entiende el lenguaje, genera textos y reconoce patrones. La única diferencia es que todo el cálculo sigue siendo interno. Se podría decir: ChatGPT sin la nube.

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Entrenamiento LoRA: cómo FileMaker 2025 simplifica el ajuste fino de grandes modelos lingüísticos

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LoRA Ajuste fino - FileMaker 2025

El mundo de la inteligencia artificial está en movimiento. Casi todas las semanas surgen nuevos modelos, nuevos métodos y, sobre todo, nuevas posibilidades, pero hay algo que no cambia: no todas las innovaciones técnicas conducen automáticamente a una vida cotidiana mejor. Muchas cosas siguen siendo experimentales, complejas o simplemente demasiado costosas para un uso productivo. Esto es especialmente evidente en el llamado ajuste fino de los grandes modelos lingüísticos, un método de especialización de la IA generativa a su propio contenido, términos y tonalidades.

He acompañado este proceso intensamente durante los últimos meses - primero en la forma clásica, con Python, terminal, mensajes de error y angustiosos bucles de configuración. Y después: con FileMaker 2025, un paso que me sorprendió - porque no fue fuerte, sino claro. Y porque demostró que hay otro camino.

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