Contextual AI ha presentado hoy su nuevo modelo de lenguaje GLM (Grounded Language Model), que establece un nuevo estándar de precisión factual en el sector de la inteligencia artificial, superando a los principales sistemas de empresas como Google, Anthropic y OpenAI.
Precisión sin precedentes en el benchmark FACTS
El nuevo modelo ha alcanzado una puntuación del 88% en el benchmark FACTS, superando significativamente a sus competidores más cercanos: Gemini 2.0 Flash de Google (84,6%), Claude 3.5 Sonnet de Anthropic (79,4%) y GPT-4o de OpenAI (78,8%). Este logro marca un hito importante en la lucha contra las "alucinaciones" de la IA, uno de los principales obstáculos para la adopción empresarial de estas tecnologías.
Un enfoque especializado para el sector empresarial
"Si tienes un problema de RAG en un entorno empresarial altamente regulado, no hay tolerancia alguna para las alucinaciones", explicó Douwe Kiela, CEO y cofundador de Contextual AI, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. A diferencia de modelos de propósito general como ChatGPT o Claude, el GLM de Contextual AI está diseñado específicamente para entornos empresariales donde la precisión factual es crítica.
RAG 2.0: La evolución de la tecnología de recuperación
La empresa ha desarrollado lo que denomina "RAG 2.0", una versión mejorada de la tecnología de generación aumentada por recuperación (RAG). Este sistema optimiza de forma conjunta todos sus componentes, superando el enfoque tradicional de combinar elementos independientes.
"Tenemos un componente de mezcla de recuperadores que permite realizar una recuperación inteligente", detalló Kiela. "Examina la pregunta y planifica una estrategia de recuperación, trabajando en coordinación con lo que consideramos el mejor re-clasificador del mundo".
Capacidades multimodales y conexión con bases de datos
El sistema no se limita al procesamiento de texto, sino que también puede interpretar:
- Gráficos y diagramas
- Datos estructurados de plataformas como BigQuery, Snowflake y Postgres
- Diagramas de circuitos para la industria de semiconductores
"Los problemas más desafiantes en las empresas se encuentran en la intersección de datos estructurados y no estructurados", señaló Kiela, destacando la versatilidad del sistema para manejar diferentes tipos de información empresarial.
Impacto en el mercado empresarial
Fundada en 2023 por Kiela y Amanpreet Singh, antiguos investigadores de Meta y Hugging Face, Contextual AI ya ha conseguido atraer a clientes importantes como HSBC, Qualcomm y The Economist. La empresa se posiciona como una solución para organizaciones que buscan obtener un retorno de inversión tangible en sus iniciativas de IA.
"Esta es una oportunidad real para las empresas que están bajo presión por mostrar resultados con la IA", afirmó Kiela. "Parte de la solución es tener un modelo de lenguaje fundamentado que, aunque pueda parecer menos emocionante que un modelo estándar, es extremadamente fiable en su trabajo".
La empresa planea lanzar próximamente su componente de re-clasificación especializado, seguido de capacidades ampliadas para la comprensión de documentos, consolidando así su posición como proveedor líder de soluciones de IA de alta precisión para el sector empresarial.
