Camila Rojas

Los modelos fundacionales de inteligencia artificial se caracterizan por su gran tamaño, su entrenamiento con volúmenes masivos de datos y su capacidad para realizar múltiples tareas generales. Frente a ellos, los modelos más pequeños y especializados han desarrollado estrategias claras para competir con eficacia en contextos concretos. Esta competencia no se basa en “ser más grandes”, sino en ser más precisos, eficientes y relevantes para necesidades específicas.En qué se diferencian realmente los modelos compactos y aquellos diseñados para tareas específicasUn modelo pequeño y especializado se entrena con datos cuidadosamente seleccionados para un dominio concreto, como medicina, finanzas, atención al cliente…