Fecha de corte

Una fecha de corte de conocimiento es el punto específico en el tiempo después del cual un modelo de IA ya no tiene información actualizada. Esto significa que cualquier dato, evento o desarrollo ocurrido después de esta fecha no está incluido en los datos de entrenamiento del modelo. Por ejemplo, si la fecha de corte de conocimiento para un modelo es abril de 2023, no tendrá información sobre eventos que hayan sucedido después de esta fecha.

¿Por Qué los Modelos de IA Tienen Fechas de Corte?

Los modelos de IA tienen fechas de corte por varias razones:

• Preparación de Datos: Recolectar, limpiar y formatear los datos de entrenamiento requiere tiempo y recursos significativos.
• Estabilidad del Modelo: Una fecha de corte asegura que el modelo pueda ser debidamente probado y estabilizado sin actualizaciones constantes.
• Gestión de Recursos: Entrenar modelos grandes es computacionalmente intensivo. Tener una fecha de corte ayuda a gestionar estos recursos de manera efectiva.
• Control de Versiones: Facilita el mantenimiento de un control de versiones claro al delimitar qué información se incluye en cada versión del modelo.

Términos Comunes Explicados

Fecha Límite para el Modelo de IA

El término “fecha límite para el modelo de IA” normalmente se refiere a la fecha final en la que debe completarse un modelo de IA, incluyendo sus fases de entrenamiento y prueba. Esto no es necesariamente lo mismo que la fecha de corte de conocimiento, pero está relacionado con los cronogramas y entregables del proyecto.

Fecha de Corte para el Modelo de IA

La fecha de corte para un modelo de IA es sinónima de la fecha de corte de conocimiento. Indica el último punto en el que se actualizaron los datos de entrenamiento. Cualquier información posterior a esta fecha no está incluida en la base de conocimientos del modelo.

Fecha Final para el Modelo de IA

De manera similar a la fecha límite, la fecha final para un modelo de IA puede referirse a la fecha de finalización del proyecto. También puede usarse indistintamente con la fecha de corte de conocimiento en algunos contextos, aunque generalmente se relaciona con los cronogramas del proyecto.

Última Fecha para el Modelo de IA

Este término a menudo se usa de manera intercambiable con la fecha de corte de conocimiento, y significa la última fecha hasta la cual el modelo de IA ha sido entrenado con información actualizada.

Fecha de Finalización para el Modelo de IA

La fecha de finalización para un modelo de IA puede referirse tanto a la fecha de corte de conocimiento como a la fecha de finalización del proyecto, dependiendo del contexto. Generalmente indica el fin de una fase específica en el ciclo de vida del modelo de IA.

Fecha de Corte para el Modelo de IA

Esta es otra forma de referirse a la fecha de corte de conocimiento. Marca el punto final en el tiempo en el que los datos de entrenamiento del modelo de IA se consideran actuales.

Fechas de Corte de Conocimiento para los Modelos de IA Más Populares

Aquí están las fechas de corte de conocimiento para algunos de los modelos de IA más populares:

• GPT-3.5 de OpenAI: septiembre de 2021
• GPT-4 de OpenAI: septiembre de 2021
• Bard de Google: mayo de 2023 (Nota: Bard puede acceder a información en tiempo real desde la web)
• Claude de Anthropic: marzo de 2023 (Claude 1) y enero de 2024 (Claude 2)
• LLaMA de Meta: generalmente alrededor de 2023 para las versiones más recientes (las fechas específicas pueden variar)