📝 Índice
Introducción
- La parte empinada de la exponencial
- Cuatro razones por las que la IA no se está desacelerando
Calidad de los datos
- La importancia de la calidad de los datos
- Arquitectura Mamba
- Espacios de estado estructurados para modelado de secuencias
- Expansión de estado consciente del hardware
Tiempo de inferencia computacional
- Permitir que los modelos piensen por más tiempo
- Optimización de la indicación
Progreso multimodal
- Cadena de pensamiento
- Las capacidades de la IA pueden mejorar significativamente sin una reentrenamiento costoso
- Escalando modelos hasta 10 billones de parámetros
- Salida de texto y video fotorealista
Conclusión
- El dinamo de los dibujos animados
- IA explicada por Phillip
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📝 Introducción
Bienvenido a este artículo sobre los últimos avances en inteligencia artificial (IA). Como escritor SEO competente, discutiré las cuatro claras razones por las que la IA no se está desacelerando y cómo seguirá mejorando drásticamente en los próximos años.
La parte empinada de la exponencial
A medida que ingresamos a 2024, nos encontramos en la parte empinada de la curva de crecimiento exponencial en IA. Este video se ha creado para mostrar que nos encontramos en esta parte empinada y lo estaremos por un tiempo más.
Cuatro razones por las que la IA no se está desacelerando
En este artículo, discutiré cuatro claras razones por las que la IA no se está desacelerando. Estas razones son la calidad de los datos, el tiempo de inferencia computacional, el progreso multimodal y la optimización de la indicación.
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📝 Calidad de los datos
La importancia de la calidad de los datos
La calidad de los datos es crucial en la IA. Según los famosos autores de Mamba y Mix Trial, toda la parte de la arquitectura es divertida, pero hacer que el hardware sea eficiente se trata en última instancia de los datos. La curva de la ley de escalamiento muestra que diferentes arquitecturas generalmente tendrían la misma pendiente, y lo único que cambia la pendiente es la calidad de los datos.
Arquitectura Mamba
Mamba es una nueva arquitectura que ha estado generando mucho revuelo en los círculos de IA. Para el modelado del lenguaje, funciona mejor que el Transformer Plus+. Con cinco o diez veces más capacidad de cómputo, se podría replicar el rendimiento de Mamba con un Transformer. Sin embargo, la calidad de los datos sigue siendo más importante. Aún no estamos cerca de maximizar la calidad de los datos alimentados en nuestros modelos.
Espacios de estado estructurados para modelado de secuencias
Los espacios de estado estructurados para el modelado de secuencias es un artículo de 2021 que explora un estado de tamaño fijo que se actualiza paso a paso con las entradas. Este enfoque es más simple que el tipo de atención en los Transformers, donde cada elemento debe atender a todos los demás elementos.
Expansión de estado consciente del hardware
La expansión de estado consciente del hardware es una arquitectura construida con conocimiento del tipo de GPUs en las que se ejecutará. Es un enfoque que expande el estado oculto sin detener todo.
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📝 Tiempo de inferencia computacional
Permitir que los modelos piensen por más tiempo
Permitir que los modelos piensen por más tiempo es la capacidad del modelo para decidir cuánto cómputo asignar a ciertos problemas. Este enfoque se trata de darle al modelo la capacidad de pensar durante más tiempo del que tiene capas.
Optimización de la indicación
La optimización de la indicación es la capacidad de los modelos de lenguaje para optimizar sus propias indicaciones. Este enfoque nos permite obtener resultados significativamente mejores incluso de modelos existentes.
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📝 Progreso multimodal
Cadena de pensamiento
La cadena de pensamiento es una técnica que permite a los modelos generar secuencias de cosas antes de dar una respuesta. Este enfoque se asemeja mucho a lo que llamamos razonamiento.
Las capacidades de la IA pueden mejorar significativamente sin una reentrenamiento costoso
Las capacidades de la IA pueden mejorar significativamente sin un reentrenamiento costoso. Este enfoque mide cuánta potencia informática adicional tendríamos que proporcionar para obtener la ganancia equivalente que estos métodos proporcionan.
Escalando modelos hasta 10 billones de parámetros
Escalar modelos hasta 10 billones de parámetros es una promesa hecha por eted AI. Este enfoque nos permitirá lograr ganancias aún más significativas en la IA.
Salida de texto y video fotorealista
En 2024, es posible que veamos una salida de texto y video fotorealista de 3 a 5c que podría engañar a la mayoría de los humanos.
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📝 Conclusión
El dinamo de los dibujos animados
En 1923, el caricaturista Harold Tucker Webster predijo que en 2023, todo nuestro trabajo sería realizado por electricidad. Lo llamó el dinamo de los dibujos animados. Hoy en día, lo llamamos versión 6 de mitad de camino.
IA explicada por Phillip
A medida que la IA continúa mejorando, es posible que lleguemos a un punto en el que sea imposible distinguir quién es humano y quién no solo con el audio. Pero por ahora, puedes estar seguro de que AI Explained Phillip es una persona real.
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📝 Aspectos destacados
- La calidad de los datos es crucial en la IA.
- Mamba es una nueva arquitectura que ha estado generando mucho revuelo en los círculos de IA.
- Permitir que los modelos piensen por más tiempo es la capacidad del modelo para decidir cuánto cómputo asignar a ciertos problemas.
- La optimización de la indicación es la capacidad de los modelos de lenguaje para optimizar sus propias indicaciones.
- En 2024, es posible que veamos una salida de texto y video fotorealista de 3 a 5c que podría engañar a la mayoría de los humanos.
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📝 Preguntas frecuentes
P: ¿Qué es Mamba?
R: Mamba es una nueva arquitectura que ha estado generando mucho revuelo en los círculos de IA. Para el modelado del lenguaje, funciona mejor que el Transformer Plus+.
P: ¿Qué es la optimización de la indicación?
R: La optimización de la indicación es la capacidad de los modelos de lenguaje para optimizar sus propias indicaciones. Este enfoque nos permite obtener resultados significativamente mejores incluso de modelos existentes.
P: ¿Qué es el dinamo de los dibujos animados?
R: El dinamo de los dibujos animados es una predicción hecha por el caricaturista Harold Tucker Webster en 1923. Predijo que en 2023, todo nuestro trabajo sería realizado por electricidad.
P: ¿Qué es AI Explained Phillip?
R: AI Explained Phillip es una persona real y no GPT 5 o 6 como algunos asumen.
