Con el aporte de más de 30 instituciones y 60 expertos, Latam-GPT será el primer modelo de IA abierto y con identidad latinoamericana
18.03.2025 • 16:05hs • IA colaborativa
IA colaborativa
¿Cómo es Latam-GPT, el modelo de IA que refleja la cultura de Latinoamérica?
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Un grupo de países de América latina y el Caribe lanzarán en junio próximo el primer modelo de inteligencia artificial (IA) colaborativo, «público, abierto e inclusivo», que reflejará la cultura y la historia latinoamericana.
El proyecto fue anunciado en la Cumbre para la Acción sobre Inteligencia Artificial, que tuvo lugar el 10 y 11 de febrero en París, y propone el desarrollo de un Modelo de Lenguaje de Gran Escala, como ChatGPT o DeepSeek, pero con identidad regional.
Latam-GPT fue liderado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia) durante los últimos dos años, junto al Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación de Chile.
También sumaron su aporte más de 30 instituciones y 60 investigadores y expertos de otros países de la región.
Rodrigo Durán, gerente de Cenia, explicó que la clave de este modelo es que incorpora en su estructura de lenguaje, la cultura y la idisioncrasia latinoamericana.
Y añadió: «Este fue un esfuerzo colaborativo, en el que distintos países aportaron no solo datos representativos de su cultura, sino también conocimiento, experiencia técnica y su propia perspectiva sobre cómo debe operar un modelo de estas características».
Un ChatGPT con identidad latinoamericana
Al tratarse de un proyecto regional, Latam-GPT contó con el aporte de alianzas estratégicas de países como:
- México
- Colombia
- Ecuador
- Argentina
- Perú
- Uruguay
- Costa Rica, pero también de España y los Estados Unidos
Esto permitió reunir un conjunto de datos compuesto por 50 billones de parámetros, una cantidad similar a la de ChatGPT-3.5 de OpenAI.
Según datos de Cenia, llevan recopilados más de 8 terabytes (TB) de información, que provienen de bibliotecas digitales de diversas entidades, tanto públicas como privadas, y se utilizan para optimizar el funcionamiento del algoritmo.
