Crisis de Datos de la AI Colapso de tokens 2026
Автор: Startup Future
Загружено: 2025-12-11
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Este primer episodio del podcast ofrece un análisis del creciente desafío que supone el suministro de datos para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), a pesar de su histórica dependencia del concepto de "Los datos como el nuevo petróleo". El artículo explica que los grandes modelos de lenguaje (LLM) están alcanzando un límite de datos de alta calidad debido al agotamiento de las fuentes de acceso público y al aumento exponencial de la demanda de entrenamiento. Además, el artículo detalla cómo el proceso de preparación de datos es costoso y complejo, ya que implica una limpieza rigurosa, litigios por derechos de autor y la dependencia de un costoso refuerzo con aprendizaje humano (RLHF). Finalmente, el análisis concluye que el futuro de la IA requiere un cambio de enfoque hacia la curación inteligente de datos y el uso de datos sintéticos y multimodales para evitar el colapso del modelo causado por el entrenamiento con contenido generado por IA.
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