{"id":26648,"date":"2022-03-21T10:10:27","date_gmt":"2022-03-21T16:10:27","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26648"},"modified":"2022-03-21T10:10:27","modified_gmt":"2022-03-21T16:10:27","slug":"investigadores-de-oxford-entrenan-ia-dos-veces-mas-rapido-con-un-simple-truco-matematico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/investigadores-de-oxford-entrenan-ia-dos-veces-mas-rapido-con-un-simple-truco-matematico\/","title":{"rendered":"Investigadores de Oxford entrenan IA dos veces m\u00e1s r\u00e1pido con un simple truco matem\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez m\u00e1s grandes, la cantidad de dinero y\u00a0energ\u00eda<\/a>\u00a0necesaria para entrenarlos se ha convertido en un tema candente.\u00a0Un nuevo enfoque que reescriba uno de los pilares fundamentales de la disciplina podr\u00eda proporcionar una posible soluci\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

Desde que\u00a0GPT-3<\/a>\u00a0demostr\u00f3 los saltos significativos en el rendimiento que se pueden lograr simplemente aumentando\u00a0<\/span>el tama\u00f1o del modelo, los l\u00edderes en la industria de la IA han estado acumulando recursos para entrenar\u00a0<\/span>redes neuronales cada vez m\u00e1s masivas<\/span><\/a><\/span>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

Pero esto cuesta enormes cantidades de dinero, requiere recursos inform\u00e1ticos masivos y utiliza enormes cantidades de energ\u00eda.\u00a0Eso se ve cada vez m\u00e1s como un problema, no solo por las implicaciones ambientales, sino tambi\u00e9n porque dificulta la competencia de equipos de IA m\u00e1s peque\u00f1os y, como resultado, concentra el poder en manos de los l\u00edderes de la industria.<\/span><\/p>\n

Ahora, sin embargo, los investigadores de la Universidad de Oxford han esbozado un nuevo enfoque que podr\u00eda\u00a0<\/span>reducir\u00a0<\/span>los tiempos de entrenamiento a la mitad.\u00a0Lo hacen reescribiendo uno de los ingredientes m\u00e1s fundamentales en los sistemas de IA basados \u200b\u200ben redes neuronales actuales: la retropropagaci\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

La forma en que una red neuronal procesa los datos se rige por la fuerza de las conexiones entre sus diversas neuronas.\u00a0Entonces, para que hagan un trabajo \u00fatil, primero debe ajustar estas conexiones hasta que procesen los datos de la manera que desea.\u00a0Para ello, entrene a la red en datos relevantes para el problema mediante un proceso llamado retropropagaci\u00f3n, que se divide en dos fases.<\/span><\/p>\n

La ejecuci\u00f3n hacia adelante implica alimentar datos a trav\u00e9s de la red y hacer que hagan predicciones.\u00a0En el paso hacia atr\u00e1s, las mediciones de la precisi\u00f3n de estas predicciones se utilizan para retroceder a trav\u00e9s de la red y determinar c\u00f3mo se debe ajustar la fuerza de varias conexiones para mejorar el rendimiento.\u00a0Al repetir este proceso muchas veces usando muchos datos, la red trabaja gradualmente hacia una configuraci\u00f3n \u00f3ptima de conexiones que resuelve el problema en cuesti\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Este proceso repetitivo es la raz\u00f3n por la que lleva tanto tiempo entrenar a la IA, pero es posible que los investigadores de Oxford hayan encontrado una manera de simplificar las cosas.\u00a0En\u00a0<\/span>una\u00a0<\/span>preimpresi\u00f3n publicada en\u00a0arXiv<\/em><\/span><\/a><\/span>\u00a0,<\/em>\u00a0describen un nuevo enfoque de\u00a0<\/span>entrenamiento que elimina por completo el pase hacia atr\u00e1s\u00a0<\/span>.\u00a0En cambio, su algoritmo hace estimaciones de c\u00f3mo ser\u00e1 necesario modificar los pesos\u00a0<\/span>en\u00a0<\/span>el pase hacia adelante, y resulta que estas aproximaciones son lo suficientemente cercanas para lograr un rendimiento comparable al de la propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s.<\/span><\/span><\/p>\n

Los investigadores demostraron que el enfoque se puede usar para entrenar una variedad de diferentes algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, pero debido a que solo implica un pase hacia adelante, pudo reducir los tiempos de entrenamiento hasta a la mitad.<\/span><\/p>\n

Es un simple truco matem\u00e1tico, dijo Andrew Corbett de la Universidad de Exeter en el Reino Unido\u00a0<\/span>a\u00a0<\/span><\/span>New Scientist<\/span><\/span><\/em><\/a>\u00a0,<\/em>\u00a0pero\u00a0<\/span>podr\u00eda ayudar a abordar uno de los desaf\u00edos m\u00e1s apremiantes que enfrenta la IA en la actualidad.\u00a0\u201cEs algo muy, muy importante de resolver, porque es el cuello de botella de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico\u201d, dijo.<\/span><\/span><\/p>\n

Sin embargo, queda por ver cu\u00e1n ampliamente aplicable es el enfoque.\u00a0En su art\u00edculo, los investigadores muestran que la diferencia en los costos de tiempo de ejecuci\u00f3n se reduce a medida que aumenta la cantidad de capas en una red neuronal, lo que sugiere que la t\u00e9cnica puede tener rendimientos decrecientes con modelos m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, los investigadores tambi\u00e9n se\u00f1alan que han identificado una serie de oportunidades para modificar la forma en que funcionan los algoritmos est\u00e1ndar de aprendizaje autom\u00e1tico para que se adapten mejor a su m\u00e9todo, lo que podr\u00eda conducir a mayores ganancias de rendimiento.<\/span><\/p>\n

La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n podr\u00eda contribuir potencialmente a un misterio en curso en la inteligencia humana.\u00a0Las redes neuronales artificiales siguen siendo una de nuestras mejores herramientas para investigar c\u00f3mo aprende el cerebro, pero se\u00a0<\/span>sabe\u00a0<\/span>desde hace tiempo que la retropropagaci\u00f3n no es biol\u00f3gicamente plausible debido a la falta de conectividad hacia atr\u00e1s entre las neuronas.\u00a0Un enfoque de aprendizaje que solo requiere un pase hacia adelante puede ayudar a arrojar luz sobre c\u00f3mo nuestro cerebro resuelve el problema de aprendizaje.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Gent, E. (2022j, marzo 18). Oxford Researchers Train AI Two Times Faster With a Simple Mathematical Trick<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 21 de marzo de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/03\/21\/a-simplified-ai-training-scheme-could-cut-development-time-by-half\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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