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La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento vertiginoso en los últimos años, especialmente en el ámbito de los modelos de lenguaje, como GPT-4 de OpenAI.

Sin embargo, ¿qué nos depara el futuro de la IA cuando el tamaño de estos modelos parece haber alcanzado un límite?

En este artículo, vamos a explorar los retos y oportunidades que se plantean en el horizonte de la IA, más allá de los modelos de lenguaje gigantes.

¿Por qué se ha llegado a un punto de «diminishing returns» en el tamaño de los modelos de lenguaje?

Los modelos de lenguaje basados en Transformadores, como GPT-4, han sido el motor de la revolución en el procesamiento del lenguaje natural. No obstante, parece que agregar más parámetros a estos modelos tiene un rendimiento decreciente. Sam Altman, de OpenAI, sugiere que la calidad de los datos y las nuevas tecnologías aún por descubrir serán fundamentales para el siguiente gran avance en IA 1.

Sam Altman, CEO de OpenAI

Sam Altman, CEO de OpenAI

El futuro de la IA: Calidad de datos y nuevas tecnologías

Aunque el tamaño de los modelos de lenguaje parece haber alcanzado un límite, existen otras áreas de investigación en IA que prometen grandes avances, como la calidad de los datos y la exploración de nuevas tecnologías.

Un ejemplo de esto es la técnica de reflexión, que permite a los agentes autónomos aprender de sus errores y experiencias pasadas, mejorando su capacidad para resolver problemas sin aumentar la escala de los datos con los que son entrenados 2.

Competencia en el mundo de la inteligencia artificial

A pesar de que el tamaño de los modelos de lenguaje podría haber llegado a un punto de inflexión, numerosas startups, como Anthropic AI, 21, Cohere y Character.ai, están invirtiendo ingentes recursos en la construcción de algoritmos cada vez más grandes para competir con OpenAI 1. Esto indica que la IA sigue siendo un campo de investigación en constante evolución y mejora.

¿Qué opinan los expertos sobre los límites de los modelos de lenguaje basados en Transformadores?

Nick Frost, cofundador de Cohere, coincide con Sam Altman en que hacer modelos de lenguaje más grandes no funcionará indefinidamente. Frost cree que el progreso de los Transformadores está más allá de la escala 1.

Tipo de razonamiento no debido a un aumento de parámetros.

Tipo de razonamiento no debido a un aumento de parámetros.

Es evidente que GPT-4 representa un gran avance en comparación con GPT-3.5 Turbo y, aún más, con GPT-3. Sin embargo, muchas de las mejoras en GPT-4 no se explican simplemente por un aumento en el número de parámetros utilizados.

El aumento en el procesamiento lógico no se debe únicamente al aumento de los parámetros, sino a otras mejoras que OpenAI no revela.

Anteriormente, cuando OpenAI era una organización sin fines de lucro, solían compartir sus secretos, pero ahora que se han convertido en una empresa valuada en más de mil millones de dólares, no desean dar ventaja a su competencia. Es curioso que una compañía que se benefició del trabajo de investigaciones públicas, como la investigación del paper «Attention Is All You Need«,  ahora no quiera compartir sus propias investigaciones. Lógico, pero no deja de ser curioso.

Además, el paper «Attention Is All You Need» de Ashish Vaswani et al., que introdujo la arquitectura Transformer, sigue siendo un pilar en la investigación en el campo del procesamiento del lenguaje natural 3.

Reflexiones finales

El tamaño de los modelos de lenguaje parece haber alcanzado un punto de inflexión, lo que nos lleva a buscar nuevas formas de impulsar el avance en la inteligencia artificial. La calidad de los datos y el desarrollo de nuevas tecnologías, como la técnica de reflexión, nos permiten vislumbrar un futuro prometedor en el que la IA seguirá evolucionando y sorprendiendo.

La IA tiene un potencial enorme para mejorar nuestras vidas y ayudarnos a enfrentar los desafíos del futuro. Sin embargo, es fundamental que usemos esta tecnología como un instrumento en nuestras manos y no permitamos que se convierta en nuestro amo. Como bien dijo Alan Turing, «deberíamos esforzarnos por usarla como un instrumento, pero nunca debemos permitir que se convierta en un maestro» 1.

Fuentes:

  1. https://www.dimensionia.com/agente-autonomo-reflexion/ ↩ ↩2 ↩3 ↩4
  2. https://arxiv.org/abs/1706.03762 ↩
  3. https://www.dimensionia.com/agente-autonomo-reflexion/ ↩
DimensionIA

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