Apple muestra su estrategia de entrenamiento en IA: multilingüe, eficiente y privada

Apple puede que ya no esté en el centro de atención cuando se habla de inteligencia artificial, pero eso no significa que se haya quedado atrás.

Con su informe técnico “Apple Intelligence Foundation Language Models – Tech Report 2025”, la compañía muestra al detalle cómo entrena sus modelos de IA más avanzados, dejando claro que aún tiene mucho que decir en este terreno.

Durante la WWDC, el foco estuvo en su nuevo diseño visual «Liquid», pero entre líneas también presentaron una nueva generación de modelos fundamentales de IA, diseñados tanto para ejecutarse en el dispositivo como en la nube, todo bajo el principio clave de proteger la privacidad del usuario.

La estructura de los modelos se divide en dos bloques.

El Bloque 1 contiene más del 60% de los elementos centrales -las capas de transformadores- encargadas del procesamiento del lenguaje. El Bloque 2 es más ligero, ya que se eliminaron procesos que consumían mucha memoria, como las proyecciones key y value. ¿Resultado? Reducción del 38% en el uso de memoria y tiempos de respuesta mucho más rápidos.

En la parte cloud, Apple utiliza una arquitectura llamada Parallel-Track Mixture-of-Experts (PT-MoE), donde el modelo está compuesto por “expertos” que se activan solo si son necesarios según la tarea. Esta estrategia optimiza el rendimiento sin saturar recursos.

Otro avance clave: la mejora del soporte multilingüe. Apple pasó de entrenar con solo un 8% de datos no ingleses a un 30%, combinando contenido real con datos sintéticos. Esto mejora funciones como Writing Tools para usuarios de todo el mundo.

En cuanto a los datos, Apple utiliza su propio rastreador web, Applebot, que recopila información pública -siempre que el sitio no esté bloqueado-. También se apoyan en contenido licenciado (aunque no se revelan las fuentes) y en datos generados por modelos más pequeños, sobre todo para tareas de imágenes, código y seguimiento de instrucciones.

Y en el área visual, la escala es enorme: más de 10 mil millones de pares de imagen con texto -incluyendo capturas de pantalla y notas manuscritas- se utilizan en el proceso de entrenamiento, enriquecidas por los propios modelos de Apple.

Sin hacer demasiado ruido, Apple demuestra que tiene una estrategia clara en IA: eficiente, respetuosa con la privacidad y pensada para un público global. A su manera, como siempre.