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El desarrollo de modelos fundacionales muestra rendimientos decrecientes, beneficiando a startups ágiles que se centran en ajuste posterior y diseño de interfaz.
TechCrunch
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Las grandes tecnológicas de IA pierden ventaja competitiva frente a startups

El desarrollo de modelos fundacionales de IA muestra rendimientos decrecientes. La atención se centra ahora en el ajuste posterior y el diseño de interfaz, lo que beneficia a empresas más ágiles.

Cambio de estrategia en el sector

Las startups de IA tratan los modelos de base como un commodity intercambiable. Se centran en personalizar modelos para tareas específicas y en el trabajo de interfaz, según se observó en la conferencia BoxWorks.

Ventajas que se desvanecen

Los beneficios de escala del pre-entrenamiento se han ralentizado. El progreso futuro provendrá del aprendizaje por refuerzo y el ajuste posterior, áreas donde las grandes compañías no tienen ventaja duradera.

Consecuencias para los gigantes

Empresas como OpenAI o Anthropic podrían convertirse en proveedores de back-end en un negocio de bajos márgenes. Abundan las alternativas de código abierto y no está claro que tener un modelo fundacional ofrezca ventaja en negocios de aplicación específica.

Antecedentes

Durante años, el desarrollo de modelos fundacionales fue el único negocio de IA y el rápido progreso hizo que su liderazgo pareciera insuperable. Se asumía que la mayor parte del beneficio económico revertiría en estas compañías.

Implicaciones

El panorama competitivo cambia y socava la ventaja de los grandes laboratorios de IA. La estrategia de construir modelos cada vez más grandes resulta menos atractiva, como ejemplifica la arriesgada apuesta de Meta. El futuro inmediato se dirige hacia negocios discretos y especializados.

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