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Instituto Allen para la IA

El Instituto Allen para la IA (abreviado Ai2 ) es un instituto de investigación científica sin fines de lucro, clasificado como 501(c)(3), fundado en 2014 por el fallecido cofun...

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El Instituto Allen para la IA (abreviado Ai2 ) es un instituto de investigación científica sin fines de lucro, clasificado como 501(c)(3), fundado en 2014 por el fallecido cofundador de Microsoft y filántropo Paul Allen. El instituto busca llevar a cabo investigación e ingeniería de IA de alto impacto al servicio del bien común. [ 1 ] Ai2 tiene su sede en Seattle y también cuenta con una oficina activa en Tel Aviv , Israel . [ 2 ]

Historia

Oren Etzioni fue nombrado por Paul Allen en septiembre de 2013 para dirigir la investigación en el instituto. [ 3 ] Después de dirigir la organización durante nueve años, Etzioni renunció a su cargo de CEO el 30 de septiembre de 2022. [ 4 ] Fue reemplazado de manera interina por el investigador principal del proyecto Aristo de la compañía, Peter Clark. [ 5 ] El 20 de junio de 2023, Ai2 anunció a Ali Farhadi como su próximo CEO a partir del 31 de julio de 2023. [ 5 ] El 10 de marzo de 2026, Ai2 anunció que Ali Farhadi renunciaría como CEO después de 2,5 años en el cargo, y sería reemplazado por Peter Clark, nuevamente de manera interina. [ 6 ]

Equipos

  • Aristo : Aristo es un proyecto emblemático de Ai2. Su objetivo original era diseñar un sistema de inteligencia artificial capaz de leer, aprender y razonar con éxito a partir de textos, y demostrar su conocimiento aprobando un examen de ciencias de octavo grado; el equipo logró este objetivo en 2018. Se inspiró en un proyecto similar llamado Proyecto Halo, llevado a cabo por la empresa de inversión Vulcan, con sede en Seattle. [ 7 ] Actualmente, el equipo se centra en desarrollar la próxima generación de sistemas que puedan razonar, explicar y mejorar continuamente con el tiempo. [ 7 ]
  • PRIOR : El equipo PRIOR busca avanzar en el campo de la visión artificial mediante la creación de sistemas de IA que puedan ver, explorar, aprender y razonar sobre el mundo. [ 8 ] El equipo lanzó la plataforma abierta de IA integrada AI2-THOR en 2016, que permite el entrenamiento de agentes de IA en entornos simulados. [ 9 ] En febrero de 2018, el equipo lanzó el juego Iconary como demostración de una IA que puede comprender y producir escenas situadas a partir de un conjunto limitado de iconos.
  • Semantic Scholar : Semantic Scholar es un motor de búsqueda de publicaciones académicas basado en inteligencia artificial, lanzado públicamente en noviembre de 2015. [ 10 ] Utiliza avances en el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar funciones como resúmenes de artículos académicos, información contextual sobre citas en línea y la capacidad de crear bibliotecas de artículos y recibir recomendaciones de artículos. [ 11 ]
  • AllenNLP : El equipo de AllenNLP trabaja en la investigación para mejorar el rendimiento y la responsabilidad de los sistemas de PLN , y para avanzar en las metodologías científicas para evaluar y comprender dichos sistemas. El equipo produce su propia investigación, así como herramientas de código abierto para acelerar la investigación en PLN. [ 12 ]
  • MOSAIC : El proyecto Mosaic se centra en definir y construir conocimiento y razonamiento de sentido común para sistemas de IA. [ 13 ]
  • IA para el medio ambiente : Estos equipos buscan aplicar soluciones de inteligencia artificial para la prevención de la caza furtiva y la pesca ilegal en diversas regiones del mundo, así como para abordar problemas ambientales como la modelización climática y la gestión de incendios forestales. Entre los equipos que integran este grupo se encuentran EarthRanger, Skylight, Climate Modeling y Wildlands.

IA generativa

Ai2 ha participado activamente en el desarrollo de la inteligencia artificial de código abierto mediante la publicación de modelos de lenguaje , conjuntos de datos y recursos de entrenamiento de modelos completamente abiertos y de gran tamaño.

Familia de modelos Olmo

El 11 de mayo de 2023, Ai2 anunció que estaba desarrollando Olmo, un modelo de lenguaje abierto que busca igualar el rendimiento de otros modelos de lenguaje de última generación. [ 14 ] En febrero de 2024, se publicaron como código abierto variantes de 1B y 7B parámetros del modelo, incluyendo el código, los pesos del modelo con instantáneas y registros intermedios, y el contenido de su conjunto de datos de entrenamiento Dolma (un corpus en inglés de tres billones de tokens extraído de texto web, publicaciones académicas, código, libros, redes sociales y fuentes enciclopédicas), [ 15 ] convirtiéndolo en el modelo de última generación más abierto disponible. [ 16 ] [ 17 ]

En noviembre de 2024, Ai2 lanzó la segunda iteración de Olmo, OLMo 2, con el lanzamiento inicial que incluía modelos de 7B y 13B parámetros. [ 18 ] [ 19 ] En marzo de 2025, Ai2 lanzó una variante de 32B de OLMo 2, afirmando haber lanzado "el primer modelo completamente abierto (todos los datos, código, pesos y detalles están disponibles gratuitamente) que supera a GPT3.5-Turbo y GPT-4o mini". [ 20 ]

En noviembre de 2025, Ai2 lanzó su conjunto de modelos Olmo 3. Estos incluían el Olmo 3 Think (7 y 32B), Olmo 3 Base (7 y 32B), Olmo 3 Instruct (7B) y Olmo 3 RL Zero (7B). [ 21 ] En diciembre de 2025, Ai2 anunció una actualización para el modelo 32B, Olmo 3.1. [ 22 ]

Modelos Tulu y recetas para después del entrenamiento

Además de la familia de modelos OLMo totalmente abierta, Ai2 también ha desarrollado Tulu, una familia de modelos ajustados a instrucciones y recetas abiertas posteriores al entrenamiento que se basan en modelos base de pesos abiertos (por ejemplo, Llama de Meta) para proporcionar alternativas totalmente transparentes a los métodos propietarios de ajuste de instrucciones. [ 23 ] AI2 lanzó la primera iteración de Tulu en junio de 2023, [ 24 ] y las iteraciones posteriores se lanzaron en noviembre de 2023 (Tulu 2 [ 25 ] ) y noviembre de 2024 (Tulu 3 [ 26 ] ).

Véase también

Referencias

  1. ↑ "Acerca de — Allen Institute for AI" . allenai.org . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  2. ↑ "Resumen del año 2019" . allenai.org . Consultado el 10 de enero de 2026 .
  3. ↑ Cook, John (4 de septiembre de 2013). "Más allá de Siri y Watson: el cofundador de Microsoft, Paul Allen, designa a Oren Etzioni para dirigir el nuevo Instituto de Inteligencia Artificial" . GeekWire . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  4. ↑ Schlosser, Kurt (15 de junio de 2022). "Oren Etzioni deja su cargo como director ejecutivo del Allen Institute for AI tras nueve años en el centro de investigación" . GeekWire . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  5. 1 2 Bishop, Todd (2023-06-20). "Ali Farhadi, líder en aprendizaje automático de Apple, nombrado director ejecutivo del Instituto Allen para la Inteligencia Artificial" . GeekWire . Archivado del original el 2023-06-20.
  6. ↑ Bishop, Todd (12 de marzo de 2026). "Ali Farhadi, CEO del Allen Institute for AI, renuncia mientras la organización sin fines de lucro navega por el cambiante panorama de la IA" . GeekWire .
  7. 1 2 "Aristo — Allen Institute for AI" . allenai.org . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  8. ↑ "PRIOR" . prior.allenai.org . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  9. ↑ "AI2-THOR" . Instituto Allen para la IA . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  10. ↑ Rodríguez, Jesús (08-07-2021). "🔹🔸Edge#104: AllenNLP hace que los modelos de PNL de vanguardia parezcan fáciles" . TheSequence . Recuperado el 26-05-2023 .
  11. ↑ "Semantic Scholar | Producto" . www.semanticscholar.org . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  12. ↑ "AllenNLP — Instituto Allen para la IA" . allenai.org . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  13. ↑ Dormehl, Luke (13 de abril de 2018). "Olvídate de la clonación, la IA es la verdadera forma de dejar que tu perro viva para siempre" . Tendencias digitales . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  14. ↑ Groeneveld, Dirk; Beltagy, Iz; Walsh, Pete; Bhagia, Akshita; Kinney, Rodney; Tafjord, Oyvind; Jha, Ananya Harsh; Ivison, Hamish; Magnusson, Ian (2024). "OLMo: Acelerando la ciencia de los modelos de lenguaje". arXiv : 2402.00838 [ cs.CL ].
  15. ↑ Soldaini, Luca; Kinney, Rodney; Bhagia, Akshita; Schwenk, Dustin; Atkinson, David; Autor, Russell; Bogin, Ben; Chandu, Khyathi; Dumas, Jennifer (2024). "Dolma: un corpus abierto de tres billones de tokens para la investigación de preentrenamiento de modelos de lenguaje". arXiv : 2402.00159 [ cs.CL ].
  16. ↑ "Presentamos AI2 OLMo, un modelo de lenguaje abierto creado por científicos, para científicos" . Medium . 18 de mayo de 2023. Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  17. ↑ Wiggers, Kyle (1 de febrero de 2024). "AI2 publica modelos de IA generadores de texto de código abierto, y los datos utilizados para entrenarlos" . TechCrunch . Consultado el 3 de febrero de 2024 .
  18. ↑ "OLMo 2: El mejor modelo de lenguaje totalmente abierto hasta la fecha | Ai2" . allenai.org . Consultado el 26 de agosto de 2025 .
  19. ↑ OLMo, Equipo; Walsh, Pete; Soldaini, Luca; Groeneveld, Dirk; Mira, Kyle; Arora, Shane; Bhagia, Akshita; Gu, Yuling; Huang, Shengyi (2025). "2 OLMo 2 Furioso". arXiv : 2501.00656 [ cs.CL ].
  20. ↑ "OLMo 2 32B: Primer modelo totalmente abierto que supera a GPT 3.5 y GPT 4o mini | Ai2" . allenai.org . Consultado el 26 de agosto de 2025 .
  21. ↑ "Olmo 3: Trazando un camino a través del flujo del modelo para liderar la IA de código abierto | Ai2" . allenai.org . Consultado el 24 de noviembre de 2025 .
  22. ↑ David, Emilia. "El nuevo Olmo 3.1 de Ai2 amplía el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para obtener mejores resultados en razonamiento" .
  23. ↑ Coldewey, Devin (21 de noviembre de 2024). "Tülu 3 de código abierto de Ai2 permite que cualquiera juegue al juego de la IA posterior al entrenamiento" . TechCrunch . Consultado el 26 de agosto de 2025 .
  24. ↑ Wang, Yizhong; Ivison, Hamish; Dasigi, Pradeep; Hessel, Jack; Khot, Tushar; Chandu, Khyathi Raghavi; Wadden, David; MacMillan, Kelsey; Smith, Noah A. (2023). "¿Hasta dónde pueden llegar los camellos? Explorando el estado de la optimización de instrucciones en recursos abiertos". arXiv : 2306.04751 [ cs.CL ].
  25. ↑ Ivison, Hamish; Wang, Yizhong; Pyatkin, Valentina; Lambert, Nathan; Peters, Matthew; Dasigi, Pradeep; Jang, Joel; Wadden, David; Smith, Noah A. (2023). "Camellos en un clima cambiante: mejora de la adaptación LM con Tulu 2". arXiv : 2311.10702 [ cs.CL ].
  26. ↑ Lambert, Nathan; Morrison, Jacob; Pyatkin, Valentina; Huang, Shengyi; Ivison, Hamish; Brahman, Faeze; Miranda, Lester James V.; Liu, Alisa; Dziri, Nouha (2025-04-14). "Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training". arXiv : 2411.15124 [ cs.CL ].
  • Sitio web oficialEdita esto en Wikidata
  • "Instituto Allen para la IA" . Presentaciones ante el Servicio de Impuestos Internos. Explorador de organizaciones sin fines de lucro de ProPublica .
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