Desafío técnico: Aprendizaje de transferencia multimodal adversarial

Desafío técnico: Aprendizaje de transferencia multimodal adversarial propone llevar al límite el aprendizaje de transferencia en modelos de lenguaje grandes mediante un escenario novedoso donde múltiples modelos especializados son evaluados de forma adversarial para lograr una transferencia de conocimiento óptima.

Antecedentes: Los avances recientes en aprendizaje multimodal han permitido transferir conocimiento entre dominios de manera más eficiente. Sin embargo, muchos enfoques dependen de un solo modelo especializado por dominio, lo que reduce la adaptabilidad y provoca rendimientos subóptimos al enfrentar dominios variados o ataques que explotan vulnerabilidades en la representación del conocimiento.

Objetivo del desafío: Desarrollar un modelo híbrido de lenguaje grande que pueda adaptarse a múltiples dominios preservando su representación del conocimiento. El modelo debe aprender de múltiples modelos especializados, adaptarse a dominios no vistos con pocos datos etiquetados y resistir tareas adversariales sintéticas diseñadas para explotar fallos en la transferencia de conocimiento.

Requisitos funcionales: 1 Aprendizaje desde modelos especializados: inicializar el modelo híbrido con pesos preentrenados procedentes de modelos especializados en tareas como clasificación de texto, análisis de sentimiento y traducción automática. 2 Adaptación a nuevos dominios: entrenar con un enfoque de aprendizaje multitarea en un dominio no visto y con datos limitados, aprovechando la transferencia de los modelos especializados. 3 Evaluación adversarial: probar el modelo con tareas sintéticas que busquen a manipular las incrustaciones para perturbar la representación del conocimiento y b engañar al modelo para que malinterprete conocimiento específico de dominio.

Criterios de evaluación: Robustez adversarial que mida la resistencia a ataques que intenten interrumpir la transferencia de conocimiento. Preservación del conocimiento al adaptar el modelo a nuevos dominios sin olvidar lo aprendido. Eficiencia del modelo, demostrando desempeño competitivo usando considerablemente menos parámetros que un modelo especializado por dominio.

Requisitos de envío: entregar la implementación del LLM híbrido junto con una descripción clara de la arquitectura y las decisiones de diseño, un procedimiento de entrenamiento detallado que incluya datasets, hiperparámetros y técnicas de optimización, y resultados de evaluación en las tareas adversariales con métricas de precisión y visualizaciones de las incrustaciones.

Cronograma: fecha límite de envío 15 de diciembre de 2025. Evaluación finalizada antes del 15 de enero de 2026. El trabajo deberá compartirse bajo una licencia open source permisiva como MIT o Apache. El ganador será anunciado el 1 de febrero de 2026.

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