{"id":25782,"date":"2022-01-04T12:23:08","date_gmt":"2022-01-04T18:23:08","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25782"},"modified":"2022-01-04T12:23:08","modified_gmt":"2022-01-04T18:23:08","slug":"la-nueva-ia-de-deepmind-con-memoria-supera-a-los-algoritmos-25-veces-su-tamano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-nueva-ia-de-deepmind-con-memoria-supera-a-los-algoritmos-25-veces-su-tamano\/","title":{"rendered":"La nueva IA de DeepMind con memoria supera a los algoritmos 25 veces su tama\u00f1o"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Cuanto m\u00e1s grande, mejor,\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">o\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">al menos esa ha sido la actitud de los que dise\u00f1an modelos de lenguaje de IA en los \u00faltimos a\u00f1os.\u00a0Pero ahora est\u00e1 cuestionando DeepMind XX\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">es\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">raz\u00f3n de ser, y dice\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">que da una IA una memoria\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">puede ayudar a competir con los modelos de 25 veces que\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">s\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">tama\u00f1o.<\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\" style=\"color: #000000;\">Cuando OpenAI\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2020\/06\/18\/openais-new-text-generator-writes-even-more-like-a-human\/\">lanz\u00f3 su<\/a>\u00a0modelo\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2020\/06\/18\/openais-new-text-generator-writes-even-more-like-a-human\/\">GPT-3 en<\/a>\u00a0junio pasado, reescribi\u00f3 el libro de reglas para las IA de lenguaje.\u00a0Los investigadores del laboratorio demostraron que simplemente aumentar el tama\u00f1o de una red neuronal y los datos en los que se entren\u00f3 podr\u00eda mejorar significativamente el rendimiento en una amplia variedad de tareas del lenguaje.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Desde entonces, una gran cantidad de otras empresas de tecnolog\u00eda se han subido al tren, desarrollando sus propios\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/10\/13\/microsofts-massive-new-language-ai-is-triple-the-size-of-openais-gpt-3\/\">modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/a>\u00a0y logrando aumentos similares en el rendimiento.\u00a0Pero a pesar de los \u00e9xitos, se han planteado preocupaciones sobre el enfoque,\u00a0<\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/12\/04\/1013294\/google-ai-ethics-research-paper-forced-out-timnit-gebru\/\"><span lang=\"en-GB\">sobre todo por el ex investigador de Google Timnit Gebru<\/span><\/a><span lang=\"en-GB\">\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">En el documento que la llev\u00f3 a ser expulsada de la empresa, Gebru y sus colegas destacaron que el tama\u00f1o de estos modelos y sus conjuntos de datos los hace a\u00fan m\u00e1s inescrutables que la red neuronal promedio, que ya son\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">conocidas\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">por ser\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/10\/25\/not-so-mysterious-after-all-researchers-show-how-to-crack-ais-black-box\/\">cajas negras<\/a>\u00a0.\u00a0Es probable que esto haga detectar\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">ing\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">y mitigar el sesgo en XX\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">e\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">s\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">e\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">modelos a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Quiz\u00e1s un problema a\u00fan mayor que identifican es el hecho de que depender de una potencia inform\u00e1tica cada vez mayor para avanzar en la IA significa que la vanguardia del campo est\u00e1 fuera del alcance de todos, excepto de los laboratorios comerciales con los mejores recursos.\u00a0La propuesta seductoramente simple de que la\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">simple\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">ampliaci\u00f3n de los modelos puede conducir a un progreso continuo tambi\u00e9n significa que se invierten menos recursos en la b\u00fasqueda de\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/01\/31\/new-liquid-ai-learns-as-it-experiences-the-world-in-real-time\/\">alternativas prometedoras<\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Pero en la nueva investigaci\u00f3n, DeepMind ha demostrado que all\u00ed\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">electr\u00f3nico\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">podr\u00eda ser de otra manera.\u00a0En\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/article\/language-modelling-at-scale\">una serie de art\u00edculos<\/a>\u00a0,\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">el equipo\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">explica c\u00f3mo\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">construyeron por primera vez su propio modelo de lenguaje grande, llamado Gopher, que es m\u00e1s de un 60 por ciento m\u00e1s grande que GPT-3.\u00a0Luego, demostraron que un modelo mucho m\u00e1s peque\u00f1o dotado de la capacidad de buscar informaci\u00f3n en una base de datos podr\u00eda enfrentarse cara a cara con Gopher y otros grandes modelos de lenguaje.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Los investigadores han denominado al modelo m\u00e1s peque\u00f1o RETRO, que significa\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">Retrieval-Enhanced Transformer.\u00a0Los transformadores son el tipo espec\u00edfico de red neuronal que se utiliza en la mayor\u00eda de los modelos de lenguaje grandes;\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">se\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">entrenan con grandes cantidades de datos para predecir c\u00f3mo responder a preguntas o avisos de un usuario humano.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">RETRO tambi\u00e9n se basa en un transformador, pero se ha dado un Augmen cruciales\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">ta\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">ci\u00f3n.\u00a0As\u00ed\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">como\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">hacer predicciones acerca de lo que el texto deber\u00eda ser el pr\u00f3ximo en funci\u00f3n de su formaci\u00f3n,\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">el modelo\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">puede buscar a trav\u00e9s de una base de datos de dos billones de trozos de texto a buscar pasajes utilizando un lenguaje similar que podr\u00eda mejorar sus predicciones.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Los investigadores encontraron que un modelo retro que ten\u00eda s\u00f3lo 7 mil millones par\u00e1metros podr\u00edan superar a los 178 bill\u00f3n par\u00e1metro\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.ai21.com\/blog\/announcing-ai21-studio-and-jurassic-1\">Jur\u00a0<\/a><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.ai21.com\/blog\/announcing-ai21-studio-and-jurassic-1\">un\u00a0<\/a><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.ai21.com\/blog\/announcing-ai21-studio-and-jurassic-1\"><span lang=\"en-GB\">s\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">SIC-1 transformador<\/span><\/a><span lang=\"en-GB\">\u00a0hecha por AI21 laboratorios en una amplia variedad de tareas de lenguaje, e incluso hizo mejor que el modelo de Gopher 280 mil millones de par\u00e1metro en la mayor\u00eda.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Adem\u00e1s de reducir la cantidad de entrenamiento requerido, los investigadores se\u00f1alan que la capacidad de ver qu\u00e9 fragmentos de texto consult\u00f3 el modelo al hacer predicciones podr\u00eda facilitar la explicaci\u00f3n de c\u00f3mo lleg\u00f3 a sus conclusiones.\u00a0La dependencia de una base de datos tambi\u00e9n abre oportunidades para la actualizaci\u00f3n de los conocimientos del modelo sin el reciclaje, o incluso modificar el corpus a Elim\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">i\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">fuentes nate de sesgo.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\" style=\"color: #000000;\">Curiosamente, los investigadores demostraron que pueden tomar un transformador existente y adaptarlo para que funcione con una base de datos mediante el reentrenamiento de una peque\u00f1a secci\u00f3n de su red.\u00a0Estos modelos superaron f\u00e1cilmente al original e incluso se acercaron al rendimiento de los modelos RETRO entrenados desde cero.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Sin embargo, es importante recordar que RETRO sigue\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">siendo\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">un modelo grande seg\u00fan la mayor\u00eda de los est\u00e1ndares;\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">es\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">casi cinco veces m\u00e1s grande que el predecesor de GPT-3,\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2019\/03\/07\/openais-eerily-realistic-new-text-generator-writes-like-a-human\/\">GPT-2<\/a>\u00a0.\u00a0Y parece probable que la gente quiera ver lo que es posible con un modelo RETRO a\u00fan m\u00e1s grande con una base de datos m\u00e1s grande.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">DeepMind ciertamente cree que una mayor escala es una v\u00eda prometedora.\u00a0En el art\u00edculo de Gopher descubrieron que, si bien aumentar el tama\u00f1o del modelo no mejoraba significativamente el rendimiento en el\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">razonamiento l\u00f3gico y las tareas de sentido com\u00fan, en cosas como la comprensi\u00f3n de lectura y la verificaci\u00f3n de datos, los beneficios eran claros.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-GB\">Quiz\u00e1s la lecci\u00f3n m\u00e1s importante de RETRO es que escalar modelos no es la \u00fanica, ni siquiera la m\u00e1s r\u00e1pida, ruta hacia un mejor rendimiento.\u00a0Si bien el tama\u00f1o s\u00ed importa, la innovaci\u00f3n en los modelos de IA\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">tambi\u00e9n\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">es\u00a0<\/span><span lang=\"en-GB\">crucial.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><em>Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0<a class=\"hover_opacity\" style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/article\/language-modelling-at-scale\">DeepMind<\/a><\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuanto m\u00e1s grande, mejor,\u00a0o\u00a0al menos esa ha sido la actitud de los que dise\u00f1an modelos de lenguaje de IA en los \u00faltimos a\u00f1os.\u00a0Pero ahora est\u00e1 cuestionando DeepMind XX\u00a0es\u00a0raz\u00f3n de ser, y dice\u00a0que da una IA una memoria\u00a0puede ayudar a competir con los modelos de 25 veces que\u00a0s\u00a0tama\u00f1o.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":25783,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-25782","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - 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