{"id":28804,"date":"2023-07-04T10:37:04","date_gmt":"2023-07-04T16:37:04","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28804"},"modified":"2023-07-04T10:37:04","modified_gmt":"2023-07-04T16:37:04","slug":"he-aqui-por-que-el-algoritmo-gemini-de-google-deepmind-podria-ser-una-ia-de-siguiente-nivel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/he-aqui-por-que-el-algoritmo-gemini-de-google-deepmind-podria-ser-una-ia-de-siguiente-nivel\/","title":{"rendered":"He aqu\u00ed por qu\u00e9 el algoritmo Gemini de Google DeepMind podr\u00eda ser una IA de siguiente nivel"},"content":{"rendered":"

El progreso reciente en IA ha sido sorprendente.\u00a0Apenas ha pasado una semana sin que un nuevo algoritmo,\u00a0<\/span>aplicaci\u00f3n<\/span><\/a>\u00a0o\u00a0<\/span>implicaci\u00f3n<\/span><\/a>\u00a0aparezca en los titulares.\u00a0Pero OpenAI, la fuente de gran parte del revuelo,\u00a0<\/span>complet\u00f3 recientemente su algoritmo insignia, GPT-4<\/span><\/a>\u00a0, y seg\u00fan el CEO de OpenAI, Sam Altman, su sucesor, GPT-5,\u00a0<\/span>a\u00fan no ha comenzado a entrenarse<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Es posible que el ritmo disminuya en los pr\u00f3ximos meses, pero no apueste por ello.\u00a0Un nuevo modelo de IA tan capaz como GPT-4,\u00a0<\/span>o m\u00e1s<\/span><\/a>\u00a0, puede lanzarse m\u00e1s temprano que tarde.<\/span><\/p>\n

Esta semana, en una\u00a0<\/span>entrevista con\u00a0<\/span>\u00a0<\/em>Will Knight<\/span><\/a>\u00a0, el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, dijo que su pr\u00f3ximo gran modelo, Gemini, est\u00e1 actualmente en desarrollo, \u201cun proceso que llevar\u00e1 varios meses\u201d.\u00a0Hassabis dijo que Gemini ser\u00e1 una combinaci\u00f3n de los grandes \u00e9xitos de la IA, sobre todo\u00a0<\/span>AlphaGo de DeepMind<\/span><\/a>\u00a0, que emple\u00f3 el aprendizaje por refuerzo para derrotar a un campe\u00f3n en Go en 2016, a\u00f1os antes de que los expertos esperaran la haza\u00f1a.<\/span><\/p>\n

\u201cEn un nivel alto, se puede pensar en Gemini como una combinaci\u00f3n de algunas de las fortalezas de los sistemas tipo AlphaGo con las asombrosas capacidades de lenguaje de los modelos grandes\u201d, dijo Hassabis a\u00a0<\/span>Wired<\/span><\/em>\u00a0.\u00a0\u201cTambi\u00e9n tenemos algunas innovaciones nuevas que van a ser bastante interesantes\u201d.\u00a0En total, el nuevo algoritmo deber\u00eda ser mejor en la planificaci\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas, dijo.<\/span><\/p>\n

La era de la fusi\u00f3n de IA<\/span><\/strong><\/h2>\n

Muchas ganancias recientes en IA han sido gracias a algoritmos cada vez m\u00e1s grandes que consumen m\u00e1s y m\u00e1s datos.\u00a0A medida que los ingenieros aumentaron la cantidad de conexiones internas, o par\u00e1metros, y comenzaron a entrenarlos en conjuntos de datos a escala de Internet, la calidad y la capacidad del modelo aumentaron como un reloj.\u00a0Siempre que un equipo tuviera el dinero para comprar chips y acceder a los datos, el progreso era casi autom\u00e1tico porque la estructura de los algoritmos, llamados transformadores, no ten\u00eda que cambiar mucho.<\/span><\/p>\n

Luego, en abril, Altman\u00a0<\/span>dijo que la era de los grandes modelos de IA hab\u00eda terminado<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0Los costos de capacitaci\u00f3n y el poder de c\u00f3mputo se hab\u00edan disparado, mientras que las ganancias del escalamiento se hab\u00edan nivelado.\u00a0\u201cLos mejoraremos de otras maneras\u201d, dijo, pero no dio m\u00e1s detalles sobre cu\u00e1les ser\u00edan esas otras formas.<\/span><\/p>\n

GPT-4, y ahora Gemini, ofrecen pistas.<\/span><\/p>\n

El mes pasado, en la conferencia de desarrolladores I\/O de Google,\u00a0<\/span>el CEO Sundar Pichai anunci\u00f3<\/span><\/a>\u00a0que se estaba trabajando en Gemini.\u00a0Dijo que la compa\u00f1\u00eda lo estaba construyendo “desde cero” para que fuera multimodal, es decir, capacitado y capaz de fusionar m\u00faltiples tipos de datos, como im\u00e1genes y texto, y dise\u00f1ado para integraciones de API (piense en complementos).\u00a0Ahora agregue el aprendizaje por refuerzo y tal vez, como especula Knight, otras especialidades de DeepMind en\u00a0<\/span>rob\u00f3tica<\/span><\/a>\u00a0y\u00a0<\/span>neurociencia<\/span><\/a>\u00a0, y el siguiente paso en IA comienza a parecerse un poco a una colcha de alta tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Pero Gemini no ser\u00e1 el primer algoritmo multimodal.\u00a0Tampoco ser\u00e1 el primero en utilizar el aprendizaje por refuerzo o complementos de soporte.\u00a0OpenAI ha integrado todo esto en GPT-4 con un efecto impresionante.<\/span><\/p>\n

Si Gemini llega tan lejos, y no m\u00e1s, puede coincidir con GPT-4.\u00a0Lo interesante es qui\u00e9n est\u00e1 trabajando en el algoritmo.\u00a0A principios de este a\u00f1o,\u00a0<\/span>DeepMind uni\u00f3 fuerzas con Google Brain<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0Este \u00faltimo invent\u00f3 los primeros transformadores en 2017;\u00a0el primero dise\u00f1\u00f3 AlphaGo y sus sucesores.\u00a0La combinaci\u00f3n de la experiencia de aprendizaje por refuerzo de DeepMind en grandes modelos de lenguaje puede generar nuevas habilidades.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, G\u00e9minis puede establecer una marca de agua alta en IA sin un salto de tama\u00f1o.<\/span><\/p>\n

Se cree que GPT-4 tiene alrededor de un bill\u00f3n de par\u00e1metros y,\u00a0<\/span>seg\u00fan rumores recientes<\/span><\/a>\u00a0, podr\u00eda ser un modelo de “mezcla de expertos” compuesto por ocho modelos m\u00e1s peque\u00f1os, cada uno de ellos un especialista perfeccionado aproximadamente del tama\u00f1o de GPT-3. .\u00a0Ni el tama\u00f1o ni la arquitectura han sido confirmados por OpenAI, quien, por primera vez, no dio a conocer las especificaciones de su \u00faltimo modelo.<\/span><\/p>\n

De manera similar, DeepMind ha mostrado inter\u00e9s en\u00a0<\/span>hacer modelos m\u00e1s peque\u00f1os que superen su categor\u00eda de peso<\/span><\/a>\u00a0(Chinchilla), y\u00a0<\/span>Google ha experimentado con una mezcla de expertos<\/span><\/a>\u00a0(GLaM).<\/span><\/p>\n

Gemini puede ser un poco m\u00e1s grande o m\u00e1s peque\u00f1o que GPT-4, pero probablemente no mucho.<\/span><\/p>\n

A\u00fan as\u00ed, es posible que nunca sepamos exactamente qu\u00e9 hace funcionar a Gemini, ya que las empresas cada vez m\u00e1s competitivas mantienen en secreto los detalles de sus modelos.\u00a0Con ese fin, ser\u00e1 m\u00e1s importante probar la capacidad y el control de los modelos avanzados a medida que se construyen, un trabajo que Hassabis sugiri\u00f3 que tambi\u00e9n es fundamental para la seguridad.\u00a0Tambi\u00e9n dijo que Google podr\u00eda abrir modelos como Gemini a investigadores externos para su evaluaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u201cMe encantar\u00eda ver a la academia tener acceso temprano a estos modelos de frontera\u201d, dijo.<\/span><\/p>\n

Queda por ver si Gemini iguala o supera el GPT-4.\u00a0A medida que las arquitecturas se vuelven m\u00e1s complicadas, las ganancias pueden ser menos autom\u00e1ticas.\u00a0A\u00fan as\u00ed, parece que una fusi\u00f3n de datos y enfoques (texto con im\u00e1genes y otras entradas, grandes modelos de lenguaje con modelos de aprendizaje por refuerzo, la combinaci\u00f3n de modelos m\u00e1s peque\u00f1os en un todo m\u00e1s grande) puede ser lo que Altman ten\u00eda en mente cuando dijo que lo har\u00edamos. hacer que la IA sea mejor en otras formas que no sean el tama\u00f1o sin procesar.<\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1ndo podemos esperar a G\u00e9minis?<\/span><\/strong><\/h2>\n

Hassabis fue vago en una l\u00ednea de tiempo exacta.\u00a0Si se refer\u00eda a que el entrenamiento no estar\u00eda completo durante “varios meses”, podr\u00eda pasar un tiempo antes de que se lance Gemini.\u00a0Un modelo entrenado ya no es el punto final.\u00a0OpenAI pas\u00f3 meses probando y ajustando rigurosamente GPT-4 antes de su lanzamiento final.\u00a0Google puede ser a\u00fan m\u00e1s cauteloso.<\/span><\/p>\n

Pero Google DeepMind est\u00e1 bajo presi\u00f3n para ofrecer un producto que establezca el est\u00e1ndar en IA, por lo que no ser\u00eda sorprendente ver a Gemini a finales de este a\u00f1o o principios del pr\u00f3ximo.\u00a0Si ese es el caso, y si Gemini est\u00e1 a la altura de su facturaci\u00f3n, ambos grandes signos de interrogaci\u00f3n, Google podr\u00eda, al menos por el momento, recuperar el centro de atenci\u00f3n de OpenAI.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0<\/span>Hossein Nasr<\/span><\/a>\u00a0\/\u00a0<\/span>Unsplash<\/span><\/a>\u00a0<\/em><\/p>\n

Dorrier, J. (2023, 2 julio). Here\u2019s Why Google DeepMind\u2019s Gemini Algorithm Could Be Next-Level AI<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2023\/07\/02\/heres-why-google-deepminds-gemini-algorithm-could-be-next-level-ai\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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