Las nubes en el horizonte del software libre

El rendimiento de los modelos abiertos más avanzados va entre uno y dos años por detrás de los así llamados modelos frontera.

Lo que llamamos modelos abiertos son modelos cerrados a todos los efectos pero para los cuales los pesos (esto es, los coeficientes de ajuste para cada variable que te permite ajustar la inferencia) son públicos y configurables.

En el mundo del software libre nos hemos acostumbrado a que abierto y libre signifiquen lo mismo en la práctica. No es así con estos modelos. No son libres. No puedes crearlos en casa, entrenarlos de nuevo a partir de un puñado de código porque no tienes los datasets para entrenarlos.

a brecha de supervisión que se genera cuando la ejecución de tareas escala con automatización pero la validación humana no escala está haciendo muy costosa la labor de mantenimiento de los proyectos libres. Mucha contribución con código generado por IA pero que a los maintainers del repositorio les lleva mucho tiempo revisar. Como consecuencia, cada vez más proyectos libres anuncian que de alguna forma limitan la contribución, la pone bajo moderación.

Esto destruye la principal ventaja de estos proyectos libres: que ahí afuera hay mucha más masa gris disponible y capaz de contribuir a proyectos libres, lo que les permite ir por delante de alternativas comerciales diseñadas a puerta cerrada, sin importar lo talentoso de ese equipo que trabaja a puerta cerrada.