atómo-llm · v1 · Átomo Studio · Chile
Un modelo propio, construido sobre LLaMA y entrenado en corpus latinoamericano. Entiende el contexto local: economía chilena, modismos regionales, negocios PYME, cultura de negocio. No es un wrapper — es entrenamiento propio.
Qué es
La diferencia importa. Un wrapper llama a la API de otro modelo. Un fine-tune modifica el modelo mismo. atómo-llm es lo segundo.
Meta's LLaMA es el mismo punto de partida de modelos como Mistral, Vicuna y Llama 3. Es open-source, producción-ready, y permite fine-tuning sin restricciones. Tomamos esa base y la especializamos.
El fine-tuning expone el modelo a texto en español latinoamericano: documentos legales chilenos, contenido de negocios PYME, variaciones regionales del idioma, contexto económico local. El modelo aprende lo que los modelos genéricos ignoran.
Entiende una boleta vs una factura en Chile. Conoce la diferencia entre AFP y fondo de pensión. No traduce "startup" al chileno como lo hace un modelo entrenado solo en inglés. Responde con contexto real, no con generalidades.
Hoy, atómo-llm funciona como el motor de Geos 2.1, el asistente dentro de Geo App. El acceso directo via API está en desarrollo activo. Si te interesa acceso anticipado, puedes unirte a la lista más abajo.
Arquitectura del producto
La confusión entre estos tres niveles es comprensible — pero son cosas diferentes. Una frase lo resume todo:
"Geo App usa Geos 2.1, nuestro asistente con memoria y personalidad,
construido sobre atómo-llm, nuestro modelo propio entrenado en Chile."
Por qué importa
ChatGPT y Claude son excelentes. Pero están entrenados mayoritariamente en inglés, con contexto anglosajón. Cuando el negocio es latinoamericano, el modelo debería serlo también.
No es español de España. No es español que suena traducido del inglés. Es el español que hablan tus clientes, tus proveedores y tus contratos.
SII, AFP, IVA chileno, Boletas vs facturas, Ley de Pymes, SAG, FONASA. Contexto que un modelo genérico no tiene — o tiene mal.
¿Quieres un modelo entrenado específicamente en los documentos, procesos y lenguaje de tu empresa? Eso es lo que ofrecemos para clientes Enterprise.
Tus conversaciones no pasan por OpenAI ni Anthropic. El modelo es nuestro, la infraestructura es nuestra.
LLaMA es open-source. Puedes verificar la arquitectura base. No hay caja negra en los fundamentos del modelo.
No "el primero en Latinoamérica" — eso lo debatimos. Sí el primero con foco específico en el crecimiento personal del usuario latinoamericano.
Comparativa honesta
No somos mejores en todo. Somos mejores en lo que importa para Latinoamérica.
Para código, matemáticas, o capacidades generales: usa GPT-4 o Claude. Para negocios latinoamericanos: atómo-llm.
Especificaciones técnicas
¿Para quién?
Una para empresas que quieren IA con contexto local. Otra para developers que quieren integrarlo.
// Para PYMEs y corporaciones chilenas
// Para builders latinoamericanos
La API de atómo-llm está en desarrollo. Misma sintaxis que la API de OpenAI. Precios en CLP. Documentación en español.
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