{"id":331100,"date":"2024-04-26T12:06:39","date_gmt":"2024-04-26T10:06:39","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=331100"},"modified":"2024-08-08T18:39:08","modified_gmt":"2024-08-08T16:39:08","slug":"las-nuevas-ia-de-apple-funcionaran-sin-internet-y-son-mas-potentes-que-muchas-de-sus-rivales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/las-nuevas-ia-de-apple-funcionaran-sin-internet-y-son-mas-potentes-que-muchas-de-sus-rivales\/","title":{"rendered":"Las nuevas IA de Apple funcionar\u00e1n sin Internet y son m\u00e1s potentes que muchas de sus rivales"},"content":{"rendered":"\n

Apple<\/strong> ha anunciado OpenELM<\/strong>, un conjunto de peque\u00f1os modelos de lenguaje de inteligencia artificial en c\u00f3digo abierto dise\u00f1ados para ejecutarse directamente en dispositivos como iPhones y Macs. Estos modelos son lo suficientemente peque\u00f1os como para funcionar localmente en el dispositivo<\/strong>, lo que elimina la dependencia de servidores en la nube<\/a> para tareas de IA.<\/p>\n\n\n

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OpenELM (\u201cOpen-source Efficient Language Models\u201d)<\/a> utiliza una estrategia de escalado por capas<\/strong> para asignar eficientemente los par\u00e1metros dentro de cada capa del modelo, lo que resulta en una mayor precisi\u00f3n. La familia de modelos consta de ocho variantes con tama\u00f1os de par\u00e1metros que van desde 270 millones hasta 3.000 millones<\/strong>, todos entrenados con conjuntos de datos p\u00fablicos.<\/p>\n\n\n\n

Comparado con otros modelos similares de c\u00f3digo abierto, como OLMo<\/strong>, OpenELM ha demostrado un rendimiento superior, a pesar de necesitar el doble de datos de entrenamiento<\/strong>. Estos modelos se han entrenado con CoreNet<\/strong>, una biblioteca de c\u00f3digo abierto, junto con otros modelos que permiten una inferencia y ajuste eficientes en dispositivos Apple.<\/p>\n\n\n\n

Apple ha adoptado un enfoque transparente<\/strong> al publicar no solo los pesos del modelo y el c\u00f3digo de inferencia, sino tambi\u00e9n el marco completo para el entrenamiento y la evaluaci\u00f3n del modelo ling\u00fc\u00edstico en conjuntos de datos p\u00fablicos, as\u00ed como herramientas para la inferencia y ajuste en dispositivos Apple.<\/p>\n\n\n

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El lanzamiento de OpenELM llega antes de la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple (WWDC)<\/strong>, sugiriendo un inter\u00e9s de Apple en integrar la inteligencia artificial en su pr\u00f3xima versi\u00f3n del sistema operativo m\u00f3vil, iOS 18<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Este movimiento tambi\u00e9n refleja una tendencia general en la industria tecnol\u00f3gica, donde empresas como Microsoft<\/strong> y Apple est\u00e1n desarrollando modelos de lenguaje m\u00e1s peque\u00f1os y eficientes<\/strong>. El hecho de que Apple haya optado por hacer OpenELM de c\u00f3digo abierto marca un cambio significativo en su enfoque, ya que anteriormente tend\u00eda a mantener sus m\u00e9todos de desarrollo m\u00e1s restrictivos y reservados.<\/p>\n\n\n

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Apple ha anunciado OpenELM, un conjunto de peque\u00f1os modelos de lenguaje de inteligencia artificial en c\u00f3digo abierto dise\u00f1ados para ejecutarse directamente en dispositivos como iPhones y Macs. Estos modelos son lo suficientemente peque\u00f1os como para funcionar localmente en el dispositivo, lo que elimina la dependencia de servidores en la nube para tareas de IA. OpenELM … Continue reading “Las nuevas IA de Apple funcionar\u00e1n sin Internet y son m\u00e1s potentes que muchas de sus rivales”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9256,"featured_media":330752,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":1},"categories":[9317],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[],"class_list":["post-331100","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/331100","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9256"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=331100"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/331100\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/330752"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=331100"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=331100"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=331100"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=331100"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=331100"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=331100"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}