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Giraffe: Un Salto en la Ventana de Contexto de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala

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Imagina un mundo en el que los límites de la comprensión del lenguaje están en constante expansión, donde los gigantes del lenguaje se mueven con gracilidad y agilidad, procesando y comprendiendo textos más largos que nunca antes. Este mundo que imaginaste es el presente. Hoy, vamos a hablar de Giraffe, la nueva generación de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) que está cambiando (ampliando?) las reglas del juego.

El desafío del contexto en los LLMs

Hasta hace poco, los LLMs abiertos tenían una «ventana de contexto» limitada a unas 1500 palabras o, en términos técnicos, «tokens». Esto en la práctica nos limitaba en su aplicación, especialmente en tareas que requerían el procesamiento de textos más largos.

Pero, ¿Qué pasaría si pudiéramos ampliar esta ventana de contexto? ¿Qué posibilidades se abrirían?

La importancia de la ventana de contexto en los modelos de lenguaje

Una ventana de contexto en modelos de lenguaje se refiere a la cantidad de texto anterior que un modelo puede considerar al generar una respuesta. En modelos generativos como Chat GPT, la ventana de contexto se mide en tokens, que pueden ser tan cortos como un carácter o tan largos como una palabra. Disponer de una ventana de contexto de mayor tamaño ofrece varias ventajas:

  1. Mejora significativa con respecto a modelos anteriores: Un modelo con una ventana de contexto más grande puede analizar y comprender mejor el contexto del texto, lo que resulta en una mejora significativa en comparación con modelos anteriores, como GPT-3.
  2. Ampliación de la ventana de contexto en generativos como Chat GPT: Al ampliar la ventana de contexto, el modelo de lenguaje incrementa su capacidad para recordar detalles y hechos esenciales, lo que permite retener una mayor cantidad de información y proporcionar respuestas precisas y útiles.

La llegada de Giraffe: rompiendo las barreras

Aquí es donde entra en juego Abacus.AI, un equipo de innovadores que ha logrado un salto significativo en la evolución de los LLMs. Han presentado dos versiones de Giraffe, una con un contexto de 3000 palabras (conocido como Giraffe 4k) y otra que puede manejar hasta 12000 palabras (Giraffe 16k).

Nuevas posibilidades con Giraffe

La ampliación de la ventana de contexto es como si le diéramos a los LLMs un par de binoculares con los que pueden ver más lejos y con más detalle. Esto abre un abanico de aplicaciones reales, por ejemplo, el procesamiento de grandes volúmenes de texto, algo en lo que los modelos más pequeños se quedaban cortos.

Pero, ¿qué sigue para Giraffe?

Como un niño que aprende a caminar, Giraffe está dando sus primeros pasos en un camino lleno de posibilidades. Sin embargo, todavía hay retos por delante. ¿Cómo puede una Giraffe recordar información más allá de los 12000 tokens? ¿Cómo reducir los errores al extrapolar información más allá del contexto de entrenamiento? ¿Cómo mejorar la codificación posicional para contextos muy largos? Como dijo Thomas A. Edison, «No hay sustituto para el trabajo duro«, y eso es lo que nos espera en el futuro de los LLMs.

Conclusión

Personalmente, si te sirve mi ejemplo personal. En mi trabajo diario uso solo dos grandes modelos de lenguaje:

  1. Claude 2. El modelo Claude 2  dispone de una ventana de contexto de 100.000 tokens (75.000 palabras) Esta amplia ventana de contexto la uso principalmente para analizar grandes textos en formato pdf.
  2. GPT-4. Este modelo tiene más calidad que el anterior pero su ventana de contexto es de solo 8.000 tokens (unos 4.000 palabras). Existe una versión de GPT-4 con 32.000 tokens pero OpenAI aún no la ha publicado para todos.

Por ejemplo, el famoso ChatGPT de OpenAI  solo disponía de 4,000 tokens (~3,000 palabras). Hablo en pasado porque no se en que fechas estarás leyendo este artículo y es posible que se haya variado este dato.

En este emocionante viaje a través de la ampliación del contexto en los LLMs, hemos visto cómo Giraffe está cambiando las reglas del juego.

Como un faro en la noche, ilumina el camino hacia nuevas posibilidades en el procesamiento de textos a gran escala. Aunque todavía hay desafíos por delante, el futuro promete ser emocionante.

¿Estás listo para ser parte de él?

 

DimensionIA

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