El fin de una era: OpenAI busca nuevas formas de mejorar su tecnología de inteligencia artificial

El fin de una era: OpenAI busca nuevas formas de mejorar su tecnología de inteligencia artificial

OpenAI ha desarrollado una serie de avances impresionantes en inteligencia artificial en el último año, particularmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural.

Tecnología | 18 de abril de 2023
Pere Borràs

Para ello ha utilizado algoritmos de aprendizaje automático existentes y los ha escalado a un tamaño previamente inimaginable. El último proyecto de la compañía, GPT-4, fue entrenado con un costo de más de 100 millones de dólares.


Sin embargo, el CEO de OpenAI, Sam Altman, advierte que el progreso futuro no vendrá de hacer modelos más grandes. En un evento en el MIT, Altman declaró que "creo que estamos al final de la era en la que van a ser estos modelos gigantes, gigantes. Los mejoraremos de otras maneras".

Esta declaración sugiere un giro inesperado en la carrera por desarrollar y desplegar nuevos algoritmos de inteligencia artificial. Desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre, Microsoft ha utilizado la tecnología subyacente para agregar un chatbot a su motor de búsqueda Bing. Por su parte, Google ha lanzado un chatbot rival llamado Bard.

Mientras tanto, numerosas startups bien financiadas, incluyendo Anthropic, AI21, Cohere y Character.AI, están invirtiendo enormes recursos en la construcción de algoritmos cada vez más grandes en un esfuerzo por alcanzar la tecnología de OpenAI.

La declaración de Altman sugiere que GPT-4 podría ser el último avance importante que surja de la estrategia de OpenAI para hacer que los modelos sean más grandes y alimentarlos con más datos. Aunque no especificó qué estrategias o técnicas de investigación podrían reemplazarla, Altman sugiere que hay límites físicos para cuántos centros de datos pueden construirse y con qué rapidez.

En lugar de simplemente hacer modelos más grandes, muchos investigadores están explorando nuevas técnicas y diseños de modelos de IA que no dependen exclusivamente del escalado de los parámetros. Una de estas técnicas es el aprendizaje por refuerzo con comentarios humanos, que ya se utilizó para mejorar ChatGPT.

 


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