Tipos de modelos de IA

1. Modelos propietarios:

        Definición: Estos modelos son desarrollados por empresas privadas, como OpenAI, Google o Microsoft, y su código fuente, datos de entrenamiento, pesos del modelo y otros detalles internos se mantienen en secreto.

        Acceso: La única forma de acceder a estos modelos es a través de servicios oficiales, como APIs, chatbots o herramientas construidas sobre sus APIs. 

        Ejemplos: GPT-4 (y sus variantes), DALL-E 3 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini, Imagen 3 (Google), Command R, R+ (Cohere), Midjourney.

        Costo: Generalmente implican un costo para su uso, ya sea a través de suscripciones o pago por uso de las APIs. 

2. Modelos de código abierto:

        Definición: Estos modelos se publican bajo licencias de código abierto, lo que permite a cualquier persona acceder, usar, modificar y distribuir el código fuente, los datos de entrenamiento, los parámetros y otros componentes. 

        Disponibilidad: Se pueden descargar desde plataformas como Hugging Face y ejecutar en dispositivos propios. 

        Flexibilidad: Permiten un alto grado de personalización, ya que se pueden reentrenar con datos propios y utilizar para construir aplicaciones y chatbots sin restricciones. 

        Ejemplos: OLMo 7B (Allen Institute for AI), Mistral 7B (Mistral), FLUX.1 Dev (Black Forest Labs).

        Licencias: Deben usar licencias aprobadas por la Open Source Initiative (OSI), como Apache 2.0, MIT o GNU GPL. 

3. Modelos abiertos:

        Definición: Estos modelos se sitúan en un punto intermedio entre los modelos propietarios y los de código abierto. Son accesibles de forma gratuita, pero su uso está sujeto a ciertas restricciones especificadas en sus licencias.

        Restricciones: Las limitaciones pueden incluir límites en el número de usuarios, prohibiciones para usos comerciales específicos o la obligación de compartir las modificaciones realizadas al modelo. 

        Ejemplos: Llama 3 (Meta), Gemma 2 (Google), DBRX (Databricks/Mosaic), FLUX.1 Schnell (Black Forest Labs). 

        Licencias: Aunque no cumplen completamente con la definición estricta de código abierto, suelen ser más permisivas que las licencias de los modelos propietarios.

Puntos importantes a destacar:

La Open Source Initiative (OSI) está trabajando actualmente en una definición formal de "IA de código abierto" para aclarar la clasificación de estos modelos.

La distinción entre "abierto" y "de código abierto" puede ser confusa, ya que algunos modelos se etiquetan como "abiertos" a pesar de tener restricciones significativas en su uso.

La elección del tipo de modelo depende de las necesidades específicas del proyecto. Los modelos propietarios ofrecen un rendimiento de vanguardia, mientras que los modelos de código abierto y abiertos brindan mayor flexibilidad y control a cambio de posibles limitaciones en el rendimiento.