En medio de la tendencia general hacia modelos de inteligencia artificial gigantescos que requieren capacidades de procesamiento masivas, la empresa emergente Underdog ha tomado un camino diferente al desarrollar modelos ligeros capaces de funcionar localmente en los dispositivos de los usuarios. La empresa lanzó recientemente un modelo de voz llamado Woof, cuyo tamaño no supera los 32 megabytes, acompañado de una demostración técnica a través de un juego interactivo que destaca sus capacidades.
¿Qué distingue a este modelo?
El modelo Woof se basa en 31 millones de parámetros y está diseñado para funcionar completamente dentro del navegador sin necesidad de conexión a internet. En la demostración presentada por la empresa, los usuarios pueden utilizar un teclado virtual para escribir textos que el modelo convierte en voz, además de la posibilidad de generar clips musicales a través de una interfaz de control simple, lo que demuestra la eficiencia de los modelos pequeños en la realización de tareas específicas.
¿Por qué importa esta noticia?
Este desarrollo representa un paso práctico hacia la reducción de la dependencia de los proveedores de servicios en la nube, lo que se alinea con la visión del fundador de la empresa, Sigeel Win, cuyo objetivo es permitir que los usuarios sean dueños de sus propios datos. Win cree que el futuro apunta hacia la ejecución de modelos de inteligencia artificial capaces de funcionar en los dispositivos personales actuales, proporcionando una alternativa segura y privada a los servicios basados en la nube.
Expansión en los modelos locales
Woof no es el único logro de la empresa; a este le precedió el lanzamiento del modelo Bark con un tamaño de 167 megabytes, dedicado a la conversión de voz a texto (Transcripción), además de un modelo masivo con 27 mil millones de parámetros diseñado para funcionar en ordenadores portátiles. Con estos pasos, Underdog pretende construir un ecosistema de modelos abiertos y de fabricación local, para ser una alternativa alojada localmente a las principales plataformas de inteligencia artificial.
Este paso llega en un momento en que aumenta el debate sobre la privacidad de los datos y la dependencia excesiva de los centros de datos en la nube, lo que convierte a los modelos que operan en los dispositivos (Edge AI) en una opción atractiva para los desarrolladores y usuarios que buscan privacidad y un rendimiento independiente.