Latam-GPT: estas son las ventajas de la IA realizada en Latinoamérica
Conocé cómo Latam-GPT revoluciona el desarrollo de la inteligencia artificial desde Latinoamérica, con identidad propia y datos abiertos.
Latam-GPT busca construir una inteligencia artificial desde Latinoamérica, con identidad propia, baja huella ambiental y datos abiertos.
Latam-GPTEl desarrollo de modelos de inteligencia artificial con enfoque regional se vuelve cada vez más relevante para abordar las necesidades culturales, sociales y lingüísticas locales. En este contexto, el proyecto Latam-GPT emerge como una iniciativa sin precedentes liderada por instituciones científicas y universidades de Latinoamérica.
Impulsado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile, este ambicioso modelo de lenguaje reúne a más de 60 especialistas y 27 instituciones de la región. El objetivo: crear una IA abierta, soberana, ambientalmente sustentable y entrenada con datos provenientes de toda América Latina.
¿Qué es Latam-GPT y por qué representa un cambio de paradigma?
El modelo Latam-GPT busca superar las limitaciones de los grandes modelos internacionales al priorizar la diversidad cultural, social y lingüística de Latinoamérica. Esta iniciativa contará con su infraestructura base en el Centro de Supercómputo de la Universidad de Tarapacá, en Chile, donde se almacenarán y procesarán millones de datos proporcionados por centros de investigación, bibliotecas, universidades, organizaciones sociales y hasta productoras audiovisuales.
Una de sus principales fortalezas es que será un modelo abierto y colaborativo, con una herramienta clave llamada Copuchat: una plataforma de conversación anónima para entrenar el modelo con interacciones reales y representativas de la región.
Datos masivos y alianzas estratégicas: la clave del entrenamiento
Hasta el momento, Latam-GPT ya cuenta con más de 2.645.500 documentos indexados, con aportes significativos de Brasil, México, Argentina, Colombia y España. Además, ha sellado alianzas con instituciones de países como Ecuador, Perú, Uruguay, Costa Rica y Estados Unidos, alcanzando un volumen de entrenamiento comparable al modelo ChatGPT-3.5, con 50 billones de parámetros.
A diferencia de otros proyectos internacionales, esta IA busca ser profundamente transparente en términos de propiedad intelectual. Los datos se recolectan bajo licencias abiertas, con anonimización de datos personales, uso de APIs autorizadas y pleno respeto por los derechos de autor.
Sostenibilidad, lenguas originarias y soberanía tecnológica
Un aspecto destacable del modelo es su bajo impacto ambiental. La infraestructura inicial tendrá un consumo de apenas 135 kWh, gracias al uso de energías renovables en Arica, donde el 99 % de la matriz energética proviene de fuentes solares e hídricas. Las emisiones de CO asociadas al entrenamiento de la IA serían de apenas 0,96 toneladas.
Asimismo, el proyecto contempla un enfoque inclusivo al impulsar el desarrollo de herramientas en idiomas originarios como el mapudungún (de los pueblos mapuche) y el rapanui (de la Isla de Pascua). Esta decisión refleja el compromiso de crear una inteligencia artificial verdaderamente representativa y útil para todas las comunidades de Latinoamérica.
Para el subsecretario chileno de Ciencia, Cristián Cuevas Vega, el sentido político y cultural del proyecto es claro: “La idea es que responda al origen cultural de Latinoamérica, que es diverso. También buscamos ofrecer independencia y soberanía tecnológica a la región”.