Taller sobre la habilitación responsable de datos para modelos fundacionales

A medida que los modelos fundacionales escalan, las fuentes de datos de entrenamiento disponibles se han agotado rápidamente. Sin embargo, varias formas de valiosos artefactos de datos, como registros médicos, documentos legales y financieros, están restringidos para su uso en el entrenamiento de modelos debido a su naturaleza sensible. Además, las fuertes capacidades de razonamiento de los modelos generativos actuales han abierto la posibilidad de aplicaciones de IA altamente personalizables, pero estas siguen siendo un cuello de botella por el acceso limitado a datos de usuario de alta calidad. Por lo tanto, es de inmenso valor desbloquear responsablemente estas fuentes de datos (por ejemplo: utilizando transformación de datos o paradigmas de entrenamiento restringido) o generar alternativas sintéticas. En este taller, nuestro objetivo es reunir a expertos en datos, privacidad, entrenamiento de modelos y políticas legales, para avanzar en la frontera de la utilización responsable de tales datos sensibles con modelos fundacionales.