
Escasez de Datos
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Una fecha de corte de conocimiento marca cuándo un modelo de IA deja de actualizar sus datos de entrenamiento, afectando la precisión y relevancia.
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.
Los modelos de IA tienen fechas de corte por varias razones:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Aquí están las fechas de corte de conocimiento para algunos de los modelos de IA más populares:
Una fecha de corte de conocimiento es el último punto en el tiempo en el que se actualizaron los datos de entrenamiento de un modelo de IA. La información posterior a esta fecha no está incluida en la base de conocimientos del modelo.
Las fechas de corte ayudan a gestionar la preparación de datos, asegurar la estabilidad del modelo, controlar los recursos computacionales y mantener el control de versiones durante el desarrollo del modelo de IA.
No, una fecha límite se refiere a la fecha de finalización del proyecto, mientras que una fecha de corte marca específicamente el fin de las actualizaciones de datos para entrenar el modelo de IA.
Por ejemplo: GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI (septiembre de 2021), Bard de Google (mayo de 2023), Claude de Anthropic (marzo de 2023 para Claude 1, enero de 2024 para Claude 2) y LLaMA de Meta (alrededor de 2023 para las versiones más recientes).
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