Juan Manuel Acosta Ramírez, Elías Paniagua Velilla, Mauricio Irrazábal Ruiz Díaz y José Rafael Estigarribia son cuatro adolescentes paraguayos de entre 16 y 17 años. Desde Asunción desarrollaron un modelo de inteligencia artificial y lo entrenaron en una computadora equipada con una tarjeta gráfica convencional.…
Juan Manuel Acosta Ramírez, Elías Paniagua Velilla, Mauricio Irrazábal Ruiz Díaz y José Rafael Estigarribia son cuatro adolescentes de entre 16 y 17 años, estudiantes del Colegio Santa Clara de Asunción. Los jóvenes desarrollaron YvyrAI, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial entrenado desde cero y construido sobre una arquitectura diseñada por ellos mismos, denominada DeliberationBlock. El proyecto nació en la capital del país sin el respaldo de empresas tecnológicas ni laboratorios de investigación.
Para el desarrollo técnico, Juan se encargó de la parte tecnológica, Elías de la visión y estrategia, Mauricio de la marca y coautoría del trabajo académico, y José de la seguridad. El modelo cuenta actualmente con 105 millones de parámetros y fue entrenado en una computadora equipada con una tarjeta gráfica convencional, de las que se usan para videojuegos. El diseño fue construido por los estudiantes junto con el tokenizador, el sistema de preparación de datos y el código de entrenamiento.
Los creadores afirman que, según verificaron al revisar unos 25.700 modelos en el repositorio Hugging Face, YvyrAI sería el primer modelo de lenguaje entrenado desde cero en Paraguay y el primero de Latinoamérica e Hispanoamérica construido sobre una arquitectura propia no derivada de sistemas como Llama, Mistral, Gemma o Qwen. No obstante, los desarrolladores aclaran que un modelo privado o no publicado podría no aparecer en la búsqueda, por lo que limitan su conclusión a lo que pudieron comprobar.
La versión actual de YvyrAI es un modelo base que puede generar textos en español, pero presenta limitaciones como la invención de información, dificultades con textos extensos y conocimiento limitado sobre Paraguay, debido a que recibió menos de la mitad del texto requerido para su entrenamiento. Para comprobar la efectividad de su arquitectura, el equipo planea entrenar un modelo convencional del mismo tamaño con los mismos textos y comparar los resultados.
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