MM1, el modelo de IA generativa de Apple para rivalizar con GPT de OpenAI
Apple Coding Daily - A podcast by Julio César Fernández Muñoz
![](https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts124/v4/cb/1b/53/cb1b5317-e8cc-d1ac-0c15-748c50ad2aff/mza_2024723146525494946.jpg/300x300bb-75.jpg)
Episodio patrocinado por Apple Coding Academy: Descubre la formación Swift Developer Program 2024 que te enseñará a cómo tener la mejor base para iniciar tu carrera como desarrollador en entornos Apple. A partir del 1 de abril. Toda la información en: acoding.academy/sdp24. ------------------ Apple presenta la que parece su apuesta final como base de todo su proyecto de IA generativa para las próximas versiones de sus sistemas operativos: MM1. Este modelo multimodal de lenguaje (MMLLM) está basado en una estructura de mezcla de expertos (Mixture of Experts) pero con la peculiaridad que ofrece 3 versiones: en 30B, 7B y 3B en cuanto a miles de millones de parámetros para su entrenamiento. Muy por debajo de sus competidores en cuanto a número de parámetros, parece que Apple habría decidido optimizar la calidad de los datos para conseguir con menos parámetros resultados más eficientes: os explicamos qué supondría y cómo se integraría en las próximas versiones de los sistemas Apple y para qué servirían. Convierte en un Senior iOS Developer con el Swift Full Stack Bootcamp. Encuentra toda la información aquí: IV Swift Full Stack Bootcamp 2024. Descubre nuestro canal de Twitch en: twitch.tv/applecoding. Descubre nuestras ofertas para oyentes: - Cursos en Udemy (con código de oferta) - Apple Coding Academy - Suscríbete a Apple Coding en nuestro Patreon. - Canal de Telegram de Swift. Acceso al canal. --------------- Consigue las camisetas oficiales de Apple Coding con los logos de Swift y Apple Coding así como todo tipo de merchadising como tazas o fundas. - Tienda de merchandising de Apple Coding. --------------- Tema musical: "For the Win" de "Two Steps from Hell", compuesto por Thomas Bergensen. Usado con permisos de fair use. Escúchalo en Apple Music o Spotify.