Los Large Language Models (LLM) o grandes modelos de lenguaje son programas de inteligencia artificial (IA) que analizan y comprenden textos. Se entrenan con grandes cantidades de datos y son más precisos que los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales
Los LLMs lideres a marzo 2024 son:
OpenAI lanzó el nuevo modelo OpenAI o1 es una evolución significativa en la inteligencia artificial, diseñada para abordar problemas complejos con un enfoque de razonamiento más humano.
A diferencia de los modelos anteriores, como GPT-4, que generaban respuestas inmediatas, o1 descompone los problemas en pasos y aplica un proceso iterativo de razonamiento. Esto le permite “pensar” antes de responder, simulando el proceso de análisis humano.
Este modelo ha sido entrenado con técnicas de aprendizaje por refuerzo, lo que le permite mejorar sus respuestas a través de recompensas y penalizaciones.
Esto lo hace especialmente útil para tareas complejas en áreas como la ciencia, las matemáticas, la programación y la genética.
OpenAI o1 ya ha demostrado un rendimiento sobresaliente en competiciones de matemáticas y programación, donde ha superado a sus predecesores en la resolución de problemas complicados.
Además, o1 está diseñado con mejoras en seguridad, lo que le permite resistir intentos de manipulación (como el “jailbreaking”) y seguir reglas más estrictas para evitar respuestas inseguras o incorrectas.
Alibaba Cloud lanzó Qwen2-VL, su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA), que promete superar a modelos como GPT-4o de OpenAI y Claude 3.5 Sonnet de Anthropic.
El modelo de código abierto, especialmente la versión Qwen2-VL-72B, ha demostrado un rendimiento superior en tareas complejas, como la resolución de problemas matemáticos y la comprensión de documentos.
Qwen2-VL mejora notablemente en la comprensión de imágenes y videos, siendo capaz de analizar videos de más de 20 minutos para facilitar tareas como la respuesta a preguntas, diálogos y la creación de contenido. Además, sus avanzadas capacidades de toma de decisiones y razonamiento lo hacen ideal para su integración en dispositivos móviles y robots.
Entre las mejoras más destacadas, se encuentra un reconocimiento de objetos mejorado, que le permite comprender relaciones complejas entre múltiples elementos en una escena, así como un mayor reconocimiento de texto escritos a mano y en varios idiomas.
Además, el modelo cuenta con avanzadas capacidades de razonamiento visual, interpretando gráficos y resolviendo problemas matemáticos a partir de ellos. Qwen2-VL también funciona como un agente visual, capaz de interactuar con herramientas externas para la recuperación de datos en tiempo real, ampliando así sus capacidades para percibir y responder a su entorno.
Qwen2-VL está disponible en tres variantes:
Qwen2-VL-72B (72 mil millones de parámetros),
Qwen2-VL-7B y
Qwen2-VL-2B.
Las versiones 7B y 2B, diseñadas para un uso comercial más accesible, ya están disponibles en plataformas como Hugging Face y ModelScope. Sin embargo, la variante 72B, la más potente, se lanzará más adelante a través de una licencia separada y una API de Alibaba.
Los modelos de lenguaje que hacen posible aplicaciones como ChatGPT o Copilot necesitan una enorme potencia de cálculo que requiere una compleja y costosa infraestructura de servidores y centros de datos.
OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, ha lanzado un nuevo modelo, GPT-4o Mini, que es mucho más barato y consume menos recursos que GPT-4o, su modelo más popular.
Es un lanzamiento que confirma una tendencia por parte de las grandes empresas de IA, desde la propia OpenAI hasta Google, pasando por Anthropic o Apple, hacia soluciones que pueden ejecutarse localmente en dispositivos pequeños, como un teléfono, o en servidores remotos pero con un consumo muy inferior.
Parte del problema que ha obligado a cambiar la estrategia es que el sistema original podía resultar un problema para empresas tratando de construir un negocio sobre estos modelos de lenguaje (que es como se conoce a estos motores de predicción capaces de comprender el lenguaje natural y responder de forma parecida a como lo haría un ser humano).
Tres proyectos líderes en el ámbito de la IA y blockchain – Fetch.ai, SingularityNET y Ocean Protocol – se han unido para formar la Alianza de Superinteligencia Artificial, Artificial Superintelligence Alliance (ASI). Se trata de una iniciativa relativamente audaz que busca redefinir el panorama de la IA, impulsando un ecosistema descentralizado, eficiente y accesible para todos.
La Alianza de Superinteligencia Artificial (ASI) trata sobre IA pero no es el único eje, el objetivo principal de la ASI es democratizar el acceso a la Inteligencia Artificial (IA), desafiando el dominio actual de las grandes tecnológicas en este campo. Logrando este mediante la descentralización del control y la propiedad de la tecnología.
La alianza pretende garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan de manera equitativa y beneficien a un mayor número de personas. Tomando como punta de lanza la fusión de las capacidades de Fetch.ai, SingularityNET y Ocean Protocol para crear una infraestructura de IA sin precedentes. Esta base sólida permitirá el desarrollo de aplicaciones de IA más complejas, potentes y escalables, sentando las bases para un futuro impulsado por la innovación tecnológica. En teoría.
La Alianza de Superinteligencia Artificial ofrecería un abanico de beneficios muy llamativo que impulsarían el avance responsable y ético de la IA. Justo cómo se supone que lo haría OpenAI al inicio de su fundación antes de que Microsoft abriera la billetera para financiar la entidad y meterle mano a fondo.
OpenIA presentó Sora, su innovador modelo que permite la creación de vídeos a partir de texto (prompts).
Sora ha llegado para revolucionar el juego, se puede generar videos de hasta un minuto de duración manteniendo la calidad visual y cumpliendo con las indicaciones del usuario.
La propia Open AI ha sentado las bases de su nuevo producto, el cual es capaz de generar contenido en calidad Full HD y con hasta un minuto de duración, por lo que las grandes producciones están a salvo. Esta capacidad es posible gracias a la función de texto a video, algo que Dall-E ya utiliza para crear sus imágenes.
Sin embargo, se puede postular como una gran herramienta gracias a que es capaz de hacer multitud de arreglos como edición de videos con varias resoluciones y relaciones de aspecto, cambios de iluminación o completar los fotogramas faltantes en un video que le pongas. También es capaz de mejorar una imagen, transformando un video que tenga mucho grano hasta darle una definición que pensabas que se había perdido para siempre.
El futuro de la inteligencia artificial está aquí, y tú ya estás utilizando las diferentes herramientas disponibles. Estas herramientas son poderosas para mejorar nuestras vidas. Te invito a ser parte de este emocionante viaje.
