{"id":25265,"date":"2024-04-18T11:19:19","date_gmt":"2024-04-18T17:19:19","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/?p=25265"},"modified":"2024-04-18T13:20:53","modified_gmt":"2024-04-18T19:20:53","slug":"nuestro-enfoque-responsable-en-la-construccion-de-meta-llama-3-y-meta-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2024\/04\/nuestro-enfoque-responsable-en-la-construccion-de-meta-llama-3-y-meta-ai\/","title":{"rendered":"Nuestro enfoque responsable en la construcci\u00f3n de Meta Llama 3 y Meta AI"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400\">Hoy anunciamos la expansi\u00f3n internacional de Meta AI, uno de los principales asistentes de IA gratuitos del mundo, construido con Meta Llama 3, la nueva generaci\u00f3n de nuestro modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o disponible p\u00fablicamente. Gracias a los \u00faltimos avances con Llama 3, Meta AI es m\u00e1s inteligente, r\u00e1pido y divertido que nunca.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Estamos comprometidos con el desarrollo responsable de la IA y con ayudar a otros a hacer lo mismo. Por eso estamos compartiendo una serie de pasos para que las personas puedan tener experiencias agradables utilizando estos recursos y modelos, compartiendo herramientas para apoyar a los desarrolladores y a la comunidad abierta.<\/span><\/p>\n<p><b>Responsabilidad en las distintas etapas del proceso de desarrollo<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Estamos entusiasmados con el potencial que la tecnolog\u00eda de IA generativa puede tener para las personas que utilizan los productos Meta y para el ecosistema en general. Tambi\u00e9n queremos asegurarnos de que estamos desarrollando y lanzando esta tecnolog\u00eda de una manera que anticipe y trabaje para reducir los riesgos. Con este fin, hemos tomado medidas para evaluar y abordar los riesgos en todos los niveles del proceso de desarrollo y despliegue de la IA. Esto incluye la incorporaci\u00f3n de salvaguardas en el proceso que utilizamos para dise\u00f1ar y lanzar el modelo base de Llama, el apoyo al ecosistema de desarrolladores para que puedan construir de manera responsable, y la adopci\u00f3n de las mismas mejores pr\u00e1cticas que esperamos de otros desarrolladores cuando desarrollamos y lanzamos nuestras propias funciones de IA generativa en Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como<\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2307.09288\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">explicamos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> cuando lanzamos Llama 2, es importante ser intencionales a la hora de dise\u00f1ar estas medidas, porque hay algunas de ellas que solo pueden ser implementadas eficazmente por el proveedor del modelo, y otras que solo funcionan eficazmente cuando las implementa el desarrollador como parte de su aplicaci\u00f3n espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por estas razones, con Llama hemos adoptado un enfoque centrado en el sistema que aplica protecciones en cada capa del desarrollo. Esto incluye un enfoque cuidadoso de nuestros esfuerzos de formaci\u00f3n y ajuste, y la provisi\u00f3n de<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/purple-llama\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">herramientas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> que faciliten a los desarrolladores la implementaci\u00f3n responsable de los modelos. Adem\u00e1s de maximizar la eficacia de nuestros esfuerzos de IA responsable, este enfoque est\u00e1 en consonancia con nuestra perspectiva de innovaci\u00f3n abierta, dando a los desarrolladores m\u00e1s poder para personalizar sus productos de forma que sean m\u00e1s seguros y beneficien a sus usuarios. La<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/responsible-use-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">Gu\u00eda de uso responsable<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> es un recurso importante para los desarrolladores, ya que describe los puntos que deben tenerse en cuenta a la hora de crear sus propios productos.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-25266\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=960&#038;resize=960%2C598\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"598\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=1860 1860w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=1735 1735w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/04\/llama3.png?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/p>\n<p><b>Construcci\u00f3n responsable de Llama 3 como modelo fundacional<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Hemos implementado varias medidas a nivel de modelo para desarrollar un modelo de construcci\u00f3n altamente capaz y seguro en Llama 3, entre ellos:<\/span><\/p>\n<p><b>Abordar los riesgos en la etapa de entrenamiento<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La base de cualquier modelo es el proceso de entrenamiento, a trav\u00e9s del cual el modelo aprende tanto el lenguaje como la informaci\u00f3n que necesita para funcionar. Por ello, nuestro enfoque comenz\u00f3 con una serie de mitigaciones de IA responsables en nuestro proceso de entrenamiento. Por ejemplo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Ampliamos el conjunto de datos de entrenamiento de Llama 3 para que fuera siete veces mayor que el que utilizamos para Llama 2, e incluimos cuatro veces m\u00e1s c\u00f3digo. M\u00e1s del 5% del conjunto de datos de pre-entrenamiento de Llama 3 est\u00e1 entrenado por datos de alta calidad en lengua no inglesa que abarcan m\u00e1s de 30 idiomas. Aunque los modelos que publicamos hoy s\u00f3lo se ajustan a los resultados en ingl\u00e9s, la mayor diversidad de datos ayuda a los modelos a reconocer mejor los matices y patrones, y a obtener buenos resultados en una gran variedad de tareas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Hemos comprobado que las generaciones anteriores de Llama son buenas a la hora de identificar datos de alta calidad, por lo que hemos utilizado Llama 2 para ayudar a construir los clasificadores de calidad de texto que alimentan a Llama 3. Tambi\u00e9n utilizamos datos sint\u00e9ticos para entrenarnos en \u00e1reas como la codificaci\u00f3n, el razonamiento y el contexto largo. Por ejemplo, utilizamos datos sint\u00e9ticos para crear documentos m\u00e1s largos para el entrenamiento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Al igual que Llama 2, Llama 3 se entrena con diversos datos p\u00fablicos. Para el entrenamiento, seguimos los procesos est\u00e1ndar de<\/span><a href=\"https:\/\/about.meta.com\/privacy-progress\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">revisi\u00f3n de la privacidad<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> de Meta. Excluimos o eliminamos datos de determinadas fuentes conocidas por contener un alto volumen de informaci\u00f3n personal sobre particulares.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Evaluaciones de seguridad y ajuste<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adaptamos el modelo pre-entrenado mediante un proceso de ajuste, en el que tomamos medidas adicionales para mejorar su rendimiento en la comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de conversaciones de texto, de modo que pueda utilizarse en aplicaciones de chat tipo asistente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Durante y despu\u00e9s del entrenamiento, llevamos a cabo evaluaciones autom\u00e1ticas y manuales para conocer el rendimiento de nuestros modelos en una serie de \u00e1mbitos de riesgo, como las armas, los ciberataques y la explotaci\u00f3n infantil. En cada \u00e1rea, realizamos un trabajo adicional para limitar la posibilidad de que el modelo proporcione respuestas no deseadas.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Por ejemplo, llevamos a cabo amplios ejercicios de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">red teaming<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> con expertos externos e internos para poner a prueba los modelos en situaciones de estr\u00e9s y encontrar formas inesperadas de utilizarlos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n evaluamos Llama 3 con pruebas de referencia como CyberSecEval, la suite de evaluaci\u00f3n de ciberseguridad de Meta disponible p\u00fablicamente, que mide la probabilidad de que un modelo ayude a llevar a cabo un ciberataque.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Implementamos t\u00e9cnicas adicionales para ayudar a abordar cualquier vulnerabilidad encontrada en versiones anteriores del modelo, como el ajuste supervisado mostrando ejemplos de respuestas seguras y \u00fatiles a preguntas arriesgadas que quer\u00edamos que aprendiera a replicar en una variedad de temas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">A continuaci\u00f3n, aprovechamos el aprendizaje por refuerzo con retroalimentaci\u00f3n humana, que consiste en hacer que los humanos den retroalimentaci\u00f3n de \u00abpreferencia\u00bb sobre las respuestas del modelo, clasificando qu\u00e9 respuesta es mejor y m\u00e1s segura.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Se trata de un proceso frecuente, por lo que repetimos las pruebas despu\u00e9s de tomar las medidas anteriores para evaluar la eficacia de estas nuevas medidas a la hora de reducir los riesgos y hacer frente a los riesgos restantes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Reducci\u00f3n de negativas benignas<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los desarrolladores nos comentaron que Llama 2 a veces se negaba inadvertidamente a responder a preguntas inofensivas. Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos tienden a generalizar en exceso y no queremos que se niegue a responder a preguntas como \u00ab\u00bfC\u00f3mo puedo matar a un programa inform\u00e1tico?\u00bb, aunque tampoco queremos que responda a preguntas como \u00ab\u00bfC\u00f3mo puedo matar a mi vecino?\u00bb.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Hemos mejorado nuestro m\u00e9todo de ajuste para que Llama 3 tenga muchas menos probabilidades que Llama 2 de negarse falsamente a responder a las preguntas. Para ello, utilizamos datos de alta calidad para mostrar a los modelos ejemplos de respuestas con estos peque\u00f1os matices ling\u00fc\u00edsticos, de modo que pudi\u00e9ramos entrenarlos para reconocer estas variantes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Como resultado, Llama 3 es nuestro modelo m\u00e1s capaz hasta la fecha y ofrece nuevas capacidades, incluido un razonamiento mejorado.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Transparencia del modelo<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al igual que con Llama 2, publicamos una<\/span><a href=\"https:\/\/github.com\/meta-llama\/llama3\/blob\/main\/MODEL_CARD.md\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">ficha<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> de modelo que incluye informaci\u00f3n detallada sobre la arquitectura de Llama 3, sus par\u00e1metros y las evaluaciones pre-entrenadas. La ficha del modelo tambi\u00e9n ofrece informaci\u00f3n sobre las capacidades y limitaciones de las herramientas.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Hemos ampliado la informaci\u00f3n de la ficha del modelo Llama 3 para incluir detalles adicionales sobre nuestro enfoque de la responsabilidad y la seguridad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n incluye los resultados de los modelos Llama 3 en pruebas autom\u00e1ticas est\u00e1ndar como conocimientos generales, razonamiento, resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, codificaci\u00f3n y comprensi\u00f3n lectora.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En los pr\u00f3ximos meses, lanzaremos<\/span><a href=\"https:\/\/ai.meta.com\/blog\/meta-llama-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">otros<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> modelos Llama 3 con nuevas funciones, como la multimodalidad, la posibilidad de conversar en varios idiomas y capacidades globales m\u00e1s potentes. Seguimos comprometidos con nuestro enfoque general de c\u00f3digo abierto para nuestros modelos Llama 3. Actualmente estamos entrenando un modelo de 400.000 millones de par\u00e1metros, y cualquier decisi\u00f3n final sobre cu\u00e1ndo, si y c\u00f3mo hacerlo de c\u00f3digo abierto se tomar\u00e1 despu\u00e9s de las evaluaciones de seguridad que llevaremos a cabo en los pr\u00f3ximos meses.<\/span><\/p>\n<p><b>C\u00f3mo construimos Meta AI de forma responsable<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Construimos la nueva Meta AI sobre la base de Llama 3, imaginando que la herramienta permitir\u00e1 a los desarrolladores ampliar el ecosistema existente de productos y servicios basados en Llama. Como describimos en nuestra<\/span><a href=\"https:\/\/ai.meta.com\/static-resource\/responsible-use-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">Gu\u00eda de Uso Responsable<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, hemos tomado medidas adicionales en las distintas fases de desarrollo y despliegue del producto para construir Meta AI sobre el modelo de la fundaci\u00f3n, del mismo modo que cualquier desarrollador utilizar\u00eda Llama 3 para construir su propio producto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s de las mitigaciones que hemos adoptado dentro de Llama 3, un desarrollador necesita adoptar mitigaciones adicionales para garantizar que el modelo pueda funcionar correctamente en el contexto de su sistema espec\u00edfico y en cada caso de uso. Para Meta AI, el caso de uso es un asistente seguro y \u00fatil a disposici\u00f3n de las personas directamente en nuestras aplicaciones. Lo dise\u00f1amos para ayudar a las personas a realizar tareas como la lluvia de ideas y la superaci\u00f3n del bloqueo del escritor, o la conexi\u00f3n con amigos para descubrir nuevos lugares y aventuras.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Desde el lanzamiento de Meta AI el a\u00f1o pasado, hemos actualizado y mejorado constantemente la experiencia y seguimos haci\u00e9ndola a\u00fan mejor. Por ejemplo:<\/span><\/p>\n<p><b>Hemos mejorado las respuestas de Meta AI a las peticiones y preguntas de la gente.<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Quer\u00edamos perfeccionar la forma en que Meta AI responde a las solicitudes sobre temas pol\u00edticos o sociales, por lo que estamos incorporando directrices espec\u00edficas para estos temas. Si alguien pregunta sobre un tema pol\u00edtico muy debatido, nuestro objetivo es que Meta AI no ofrezca una \u00fanica opini\u00f3n o punto de vista, sino que resuma los puntos de vista relevantes sobre el tema. Si alguien pregunta espec\u00edficamente sobre un aspecto de un tema, generalmente queremos respetar la intenci\u00f3n de esa persona y hacer que Meta AI responda a la pregunta espec\u00edfica.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Abordar el sesgo del punto de vista en los sistemas de IA generativa es un nuevo campo de investigaci\u00f3n. Seguimos avanzando para reforzar este enfoque en las respuestas de Meta AI, pero como estamos viendo con todos los sistemas de IA generativa, no siempre puede devolver la respuesta que pretendemos. Tambi\u00e9n estamos explorando t\u00e9cnicas adicionales que puedan solucionar este problema junto con los comentarios de los usuarios.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Hemos ense\u00f1ado al modelo Meta AI instrucciones y respuestas espec\u00edficas para convertirlo en un asistente m\u00e1s \u00fatil.<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Esto incluye varios pasos de ajuste, como el desarrollo de modelos de recompensa por seguridad y utilidad que dan al modelo una recompensa si hace lo que queremos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los usuarios env\u00edan peticiones al modelo y clasifican las respuestas seg\u00fan nuestras directrices.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los ejemplos que se ajustaban al tono y la capacidad de respuesta que quer\u00edamos que Meta AI reprodujera se alimentaban entonces de una forma que la \u00abrecompensaba\u00bb cuando generaba contenidos similares. Este proceso sigue entrenando al modelo para producir m\u00e1s contenidos dentro de las directrices.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Evaluamos el rendimiento de Meta AI compar\u00e1ndolo con puntos de referencia y utilizando expertos humanos.<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Al igual que hicimos con Llama 3, revisamos los modelos de Meta AI con expertos externos e internos a trav\u00e9s de ejercicios de pruebas de penetraci\u00f3n para encontrar formas inesperadas en que Meta AI podr\u00eda ser utilizada, y luego abordar estos problemas en un proceso frecuente.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n estamos probando las capacidades de Meta AI en nuestras aplicaciones para asegurarnos de que funciona seg\u00fan lo previsto en lugares como feeds, chats, b\u00fasquedas y otros.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Llevamos a cabo una bater\u00eda de evaluaciones de adversarios -tanto automatizadas como revisadas por humanos- como una comprobaci\u00f3n exhaustiva a nivel de sistema para ver c\u00f3mo se comporta Meta AI en m\u00e9tricas de seguridad clave.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Aplicamos salvaguardas a nivel de solicitud y respuesta.<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Para animar a Meta AI a compartir respuestas \u00fatiles y m\u00e1s seguras que est\u00e9n en l\u00ednea con sus directrices, implementamos filtros en las peticiones que los usuarios env\u00edan y en las respuestas despu\u00e9s de que hayan sido generadas por el modelo, antes de que se muestren a un usuario.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Estos filtros se basan en sistemas conocidos como clasificadores que trabajan para detectar una solicitud o respuesta que se ajuste a sus directrices. Por ejemplo, si alguien pregunta c\u00f3mo robar dinero a un jefe, el clasificador detectar\u00e1 esta petici\u00f3n y el modelo estar\u00e1 entrenado para responder que no puede orientar sobre c\u00f3mo infringir la ley.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n aprovechamos los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos creados espec\u00edficamente para ayudar a detectar infracciones de seguridad.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Hemos incluido herramientas de feedback en Meta AI.<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La retroalimentaci\u00f3n es fundamental para el desarrollo de cualquier recurso de IA generativa, ya que ning\u00fan modelo de IA es perfecto, por lo que las personas pueden compartir directamente con nosotros si recibieron una respuesta buena o mala y utilizaremos esta retroalimentaci\u00f3n para mejorar nuestro sistema.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Estos comentarios se revisan para determinar si las respuestas son \u00fatiles o si van en contra de las directrices e instrucciones que hemos desarrollado.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los resultados se utilizan en el entrenamiento continuo del modelo para mejorar el rendimiento de Meta AI con el tiempo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La transparencia es fundamental para que la gente entienda esta nueva tecnolog\u00eda y se sienta c\u00f3moda con ella. Cuando alguien interact\u00faa con Meta AI, le hacemos saber que se trata de tecnolog\u00eda de IA para que pueda elegir si quiere seguir utiliz\u00e1ndola. Compartimos informaci\u00f3n dentro de los propios recursos para ayudar a la gente a entender que la IA puede tomar decisiones inexactas o inapropiadas, lo que es igual para todos los sistemas de inteligencia artificial generativa. En las conversaciones con Meta AI, las personas pueden acceder a informaci\u00f3n adicional sobre c\u00f3mo genera contenidos, las limitaciones de la IA y c\u00f3mo se utilizan los datos que han compartido con Meta AI.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n hemos incluido marcadores visibles en las im\u00e1genes fotorrealistas generadas por Meta AI para que la gente sepa que el contenido ha sido creado con IA. En mayo, empezaremos a<\/span><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2024\/02\/rotulando-imagens-geradas-por-inteligencia-artificial-no-facebook-instagram-e-threads\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> etiquetar los contenidos de<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> v\u00eddeo, audio e imagen que la gente publique en nuestras aplicaciones como \u00abHecho con IA\u00bb cuando detectemos indicadores de imagen de IA est\u00e1ndar del sector o cuando la gente indique que est\u00e1 subiendo contenidos generados con IA.<\/span><\/p>\n<p><b>C\u00f3mo los desarrolladores pueden construir de forma responsable con Llama 3<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Meta AI es s\u00f3lo una de las muchas caracter\u00edsticas y productos que se crear\u00e1n con Llama 3. Estamos lanzando diferentes modelos en tama\u00f1os 8B y 70B para que los desarrolladores puedan utilizar la mejor versi\u00f3n para ellos. Tambi\u00e9n estamos proporcionando una plantilla ajustada a las instrucciones especializada en aplicaciones de chatbot, as\u00ed como una plantilla preentrenada para desarrolladores con casos de uso espec\u00edficos que se beneficiar\u00edan de pol\u00edticas personalizadas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Adem\u00e1s de la<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/responsible-use-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> Gu\u00eda de Uso Responsable<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, estamos proporcionando<\/span><a href=\"https:\/\/ai.meta.com\/blog\/meta-llama-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> herramientas de c\u00f3digo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> abierto que facilitan a\u00fan m\u00e1s a los desarrolladores la personalizaci\u00f3n de Llama 3 y la implementaci\u00f3n de experiencias generativas con tecnolog\u00eda de IA.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Estamos publicando componentes actualizados para<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/purple-llama\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> Llama Guard 2<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, un modelo de seguridad de \u00faltima generaci\u00f3n que los desarrolladores pueden utilizar como capa adicional para reducir la probabilidad de que su modelo genere resultados que no se ajusten a las directrices previstas. Esto se basa en la<\/span><a href=\"https:\/\/mlcommons.org\/2024\/04\/mlc-aisafety-v0-5-poc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> calificaci\u00f3n anunciada<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> recientemente por el MLCommons.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Hemos actualizado<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/purple-llama\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> CyberSecEval<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, que se cre\u00f3 para ayudar a los desarrolladores a evaluar los riesgos de ciberseguridad con c\u00f3digo generado por LLM. Utilizamos este recurso para evaluar Llama 3 y resolver problemas antes de liberarlo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Estamos introduciendo Code<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/purple-llama\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">Shield<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, una funci\u00f3n que los desarrolladores pueden utilizar para reducir la posibilidad de generar c\u00f3digo potencialmente inseguro. Nuestros equipos ya han utilizado Code Shield con el LLM de codificaci\u00f3n interna de Meta para evitar decenas de miles de sugerencias potencialmente inseguras este a\u00f1o.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Disponemos de una completa<\/span><a href=\"https:\/\/llama.meta.com\/get-started\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> gu\u00eda<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> de iniciaci\u00f3n que ayuda a los desarrolladores con informaci\u00f3n y recursos para navegar por el proceso de desarrollo e implementaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Compartimos<\/span><a href=\"https:\/\/github.com\/meta-llama\/llama-recipes\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> Recetas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> Llama, que contiene nuestro c\u00f3digo fuente abierto para facilitar a los desarrolladores la puesta en marcha de Llama a trav\u00e9s de tareas como la organizaci\u00f3n y preparaci\u00f3n del conjunto de datos, la puesta a punto para ense\u00f1ar al modelo a realizar su caso de uso espec\u00edfico, la configuraci\u00f3n de medidas de seguridad para identificar y hacer frente a contenidos potencialmente da\u00f1inos o inapropiados generados por el modelo a trav\u00e9s de sistemas RAG, el despliegue del modelo y la evaluaci\u00f3n de su rendimiento para comprobar que funciona seg\u00fan lo esperado.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tambi\u00e9n recibimos informaci\u00f3n directa de desarrolladores e investigadores de c\u00f3digo abierto a trav\u00e9s de repositorios de c\u00f3digo abierto como GitHub y nuestro programa de recompensas por errores, que sirve de base para actualizar nuestras funciones y modelos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>El enfoque abierto de Meta para apoyar el ecosistema<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Durante m\u00e1s de una d\u00e9cada, Meta ha estado a la vanguardia del c\u00f3digo abierto responsable en IA, y creemos que un enfoque abierto de la IA resulta en productos mejores y m\u00e1s seguros, una innovaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y un mercado m\u00e1s grande. Hemos visto a gente utilizar Llama 2 de formas nuevas e innovadoras desde su lanzamiento en julio de 2023, como<\/span><a href=\"https:\/\/actu.epfl.ch\/news\/epfl-s-new-large-language-model-for-medical-knowle\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> el Meditron LLM de Yale<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, que est\u00e1 ayudando a los profesionales m\u00e9dicos a tomar decisiones, y<\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2309.06419\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">la herramienta de la Cl\u00ednica Mayo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, que ayuda a los radi\u00f3logos a crear res\u00famenes cl\u00ednicamente precisos de las exploraciones de sus pacientes. Llama 3 tiene el potencial de mejorar a\u00fan m\u00e1s estas herramientas y experiencias.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">\u00abLas pr\u00f3ximas mejoras de las capacidades de razonamiento de Llama 3 son importantes para cualquier aplicaci\u00f3n, pero especialmente en el \u00e1mbito m\u00e9dico, donde la confianza depende en gran medida de la transparencia del proceso de toma de decisiones.<\/span><\/i> <i><span style=\"font-weight: 400\">Desglosar una decisi\u00f3n o predicci\u00f3n en un conjunto de pasos l\u00f3gicos suele ser la forma en que los humanos explican sus acciones, y este tipo de interpretabilidad es lo que se espera de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/span><\/i> <i><span style=\"font-weight: 400\">Llama 2 no s\u00f3lo nos permiti\u00f3 crear Meditron, sino que tambi\u00e9n sent\u00f3 un precedente para el impacto potencial de los modelos de autor de c\u00f3digo abierto en general.<\/span><\/i> <i><span style=\"font-weight: 400\">Estamos entusiasmados con Llama 3 por el ejemplo que a\u00f1ade al sector sobre el valor social de los modelos abiertos\u00bb.<\/span><\/i> <i><span style=\"font-weight: 400\">&#8211; Mary-Anne Hartley (Ph.D. MD, MPH), Directora del Laboratorio de Tecnolog\u00edas Inteligentes de Salud Global y Respuesta Humanitaria, con sede conjunta en la Facultad de Medicina de Yale y la Escuela de Inform\u00e1tica de la EPFL<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En general, el software de c\u00f3digo abierto es m\u00e1s seguro gracias a los continuos comentarios, el an\u00e1lisis minucioso, el desarrollo y las mitigaciones de la comunidad. Implementar la IA de forma segura es una responsabilidad compartida por todos los integrantes del ecosistema, por lo que llevamos muchos a\u00f1os colaborando con organizaciones que trabajan para crear una IA segura y fiable. Por ejemplo, estamos trabajando con MLCommons y un conjunto global de socios para crear<\/span><a href=\"https:\/\/mlcommons.org\/2024\/04\/mlc-aisafety-v0-5-poc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400\"> puntos de referencia de<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> responsabilidad de forma que beneficie a toda la comunidad de c\u00f3digo abierto. Hemos cofundado la<\/span><a href=\"https:\/\/thealliance.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">AI Alliance<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, una coalici\u00f3n de empresas, acad\u00e9micos, defensores y gobiernos que trabajan para desarrollar herramientas que permitan un ecosistema de IA abierto y seguro. Tambi\u00e9n hemos publicado recientemente<\/span><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2024\/04\/liderando-a-inovacao-e-transparencia-em-governanca-com-foruns-comunitarios-sobre-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> <span style=\"font-weight: 400\">los resultados de<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> un Foro Comunitario en colaboraci\u00f3n con Stanford y el Behavioural Insights Team para que empresas, investigadores y gobiernos puedan tomar decisiones basadas en las opiniones de personas de todo el mundo sobre lo que es importante para ellos en lo que respecta a los chatbots generativos de IA.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Estamos colaborando con gobiernos de todo el mundo para crear una base s\u00f3lida para que los avances de la IA sean seguros, justos y fiables. Estamos deseando ver el progreso de la evaluaci\u00f3n de la seguridad y la investigaci\u00f3n de los institutos nacionales de seguridad, incluidos los de Estados Unidos y el Reino Unido, especialmente cuando se centran en establecer modelos y evaluaciones de amenazas estandarizados a lo largo del proceso de desarrollo de la IA. Esto ayudar\u00e1 a medir los riesgos de forma cuantitativa y coherente para poder definir l\u00edmites de riesgo. Los resultados de estos esfuerzos guiar\u00e1n a empresas como Meta a la hora de medir y tratar los riesgos, as\u00ed como de decidir c\u00f3mo y si liberar modelos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A medida que las tecnolog\u00edas sigan evolucionando, esperamos mejorar estas funciones y modelos en los pr\u00f3ximos meses y a\u00f1os. Estamos deseando ayudar a la gente a construir, crear y conectarse de formas nuevas e interesantes.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Estamos comprometidos con el desarrollo responsable de la IA y con ayudar a otros a hacer lo mismo. Compartimos una serie de pasos para que las personas puedan tener experiencias agradables utilizando estos recursos y modelos. 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