TimeCapsuleLLM: LLM históricos sin sesgo moderno – IA aplicada

¿Qué es TimeCapsuleLLM y por qué es relevante?

TimeCapsuleLLM es un proyecto de Hayk Grigoryan que explora el desarrollo de modelos de lenguaje (LLM) entrenados exclusivamente con datos históricos: textos de Londres entre 1800 y 1875. El propósito es eliminar el sesgo moderno y probar cómo la IA puede reflejar una visión genuina de esa época.

Principales características técnicas

• Curación de datos históricos: preparación y limpieza intensiva de textos auténticos previos a 1875.
• Tokenización personalizada: a través de scripts propios, se construye un vocabulario limitado a la época (archivos vocab.json y merges.txt).
• Entrenamiento desde cero: utilizando nanoGPT y recursos de hardware accesibles (GPU RTX 4060, CPU i5-13400F, 16GB de RAM).

Implicancias para founders y equipos de IA

Este enfoque permite analizar cómo el dato de origen condiciona resultados y sesgos en los LLM. Es especialmente útil si buscas:

• Probar casos de uso de IA para análisis histórico y preservación cultural.
• Desarrollar modelos con control de ventana temporal para escenarios regulados.
• Experimentar tokenización y curación de datasets fuera del estándar moderno.

Método replicable y comunidad

El repositorio documenta los pasos para clonar, procesar datos, construir el tokenizador y entrenar tu propio modelo ajustado a distintas épocas. Si bien aún no publica modelos pre-entrenados, hay planes futuros y varias bifurcaciones exploran extensiones para otros corpus antiguos.

Acceso y licenciamiento

TimeCapsuleLLM es open source bajo licencia MIT, totalmente en Python, y publica toda la ingeniería relacionada en GitHub para su uso y derivación libre.

Conclusión

TimeCapsuleLLM demuestra que es posible crear modelos de lenguaje fuertemente anclados en periodos históricos, abriendo oportunidades para founders que busquen diferenciar sus productos de IA mediante la curación de datos y control de sesgos temporales.

Fuentes

1. https://github.com/haykgrigo3/TimeCapsuleLLM (fuente original)
2. https://tom-doerr.github.io/repo_posts/2025/08/22/haykgrigo3-TimeCapsuleLLM.html (fuente adicional)
3. https://blog.desigeek.com/post/2025/09/building-llm-from-scratch-part1/ (fuente adicional)

Artículos relacionados:

Desafíos y soluciones al sesgo de género en el venture capital Agentes internos: workflows LLM vs. código en IA aplicada qqqa – Herramienta CLI Rápida y Stateless para Asistencia LLM Modelos de lenguaje históricos: IA entrenada solo con textos pre-1913 Butter: cacheo de respuestas LLM con plantillas dinámicas e IA