Alibaba Cloud abre sus modelos de IA Generativa para uso comercial

Alibaba Cloud, la columna vertebral de Inteligencia y Tecnología Digital de Alibaba Group Holding, continúa sus esfuerzos para expandir su influencia en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa.

Ahora, la unidad de Nube del gigante tecnológico chino abrió sus dos grandes modelos de lenguaje (LLM) de IA Generativa basados en Tonqyi Qianwen, Qwen-7B y Qwen-7B-Chat, para que estén disponibles gratuitamente para uso comercial y de investigación, de manera similar a como OpenAI lo hizo en noviembre de 2022 con ChatGPT.

Los dos modelos de código abierto han sido entrenados en 7 mil millones de parámetros. Qwen-7B-Chat es una versión ajustada de Qwen-7B capaz de llevar a cabo conversaciones humanas. Representan formas más simples de Tonqyi Qianwen, el LLM que la unidad de servicios de computación en la Nube de Alibaba lanzó en abril.

Los mecanismos internos de ambos modelos, incluidos sus códigos y documentación, serán de libre acceso para académicos, investigadores e instituciones comerciales de todo el mundo a través del repositorio de IA de Alibaba Cloud, ModelScope y la plataforma de IA colaborativa estadounidense Hugging Face.

Alibaba Cloud se separará de su matriz el próximo año, como parte de un plan escalonado del gigante chino del e-commerce de escindir todas sus unidades de negocio.

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Adicionalmente, Alibaba Cloud fue ubicada como Challenger en el Cuadrante Mágico de Gartner 2023 para Servicios de IA en la Nube por segundo año consecutivo.

En el informe Capacidades críticas para los servicios de Desarrollo de IA en la Nube, que Gartner publicó en simultáneo con el cuadrante, Alibaba Cloud fue evaluada en función de diversos criterios, como “Generación de lenguaje natural/ Texto a voz”, “Traducción” y “Generación de imágenes”.

Gartner define los servicios para desarrolladores de IA en la Nube como servicios alojados en la Nube o en contenedores que permiten a los desarrolladores de software que no son expertos en Ciencia de Datos utilizar modelos de Inteligencia Artificial (IA) a través de API, kits de desarrollo de software (SDK) o aplicaciones.

Las capacidades principales incluyen Machine Learning (autoML), preparación de datos automatizada, ingeniería de funciones, creación de modelos automatizados y gestión de modelos. Mientras que las capacidades complementarias opcionales e importantes incluyen servicios de lenguaje y visión, como análisis de sentimientos y generación de imágenes.