{"id":29734,"date":"2025-01-10T13:01:41","date_gmt":"2025-01-10T19:01:41","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=29734"},"modified":"2025-10-24T15:32:31","modified_gmt":"2025-10-24T21:32:31","slug":"la-nueva-tecnica-rstar-math-de-microsoft-mejora-los-modelos-pequenos-para-superar-a-la-version-preliminar-o1-de-openai-en-problemas-matematicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ingieneria\/la-nueva-tecnica-rstar-math-de-microsoft-mejora-los-modelos-pequenos-para-superar-a-la-version-preliminar-o1-de-openai-en-problemas-matematicos\/","title":{"rendered":"La nueva t\u00e9cnica rStar-Math de Microsoft mejora los modelos peque\u00f1os para superar a la versi\u00f3n preliminar o1 de OpenAI en problemas matem\u00e1ticos"},"content":{"rendered":"

Microsoft est\u00e1 duplicando el potencial de los modelos de lenguaje peque\u00f1os (SLMs) con\u00a0<\/span>la presentaci\u00f3n de rStar-Math<\/span>\u00a0, una nueva t\u00e9cnica de razonamiento que se puede aplicar a modelos peque\u00f1os para mejorar su desempe\u00f1o en problemas matem\u00e1ticos utilizando t\u00e9cnicas de razonamiento: un desempe\u00f1o similar al del modelo o1-preview de OpenAI y, en algunos casos, superior.<\/span><\/p>\n

Aunque todav\u00eda se encuentra en fase de investigaci\u00f3n (como se describe en un\u00a0<\/span>art\u00edculo publicado en el sitio de revisi\u00f3n previa arXiv.org<\/span>\u00a0y acreditado a ocho autores de Microsoft, la Universidad de Pek\u00edn y la Universidad de Tsinghua en China), la t\u00e9cnica se aplic\u00f3 a varios modelos de c\u00f3digo abierto m\u00e1s peque\u00f1os, incluidos el propio Phi-3 mini de Microsoft, el Qwen-1.5B de Alibaba (un modelo de 1.500 millones de par\u00e1metros) y el Qwen-7B (un modelo de 7.000 millones de par\u00e1metros). Mostr\u00f3 un rendimiento mejorado en todos ellos, incluso superando al modelo m\u00e1s avanzado anterior de OpenAI en el punto de referencia de terceros\u00a0<\/span>MATH<\/span>\u00a0(resoluci\u00f3n de problemas de palabras) de 12.500 preguntas que abarcaban varias ramas como geometr\u00eda y \u00e1lgebra, y todos los niveles de dificultad.<\/span><\/p>\n

En \u00faltima instancia, seg\u00fan una\u00a0<\/span>publicaci\u00f3n en Hugging Face<\/span>\u00a0, los investigadores planean hacer que su c\u00f3digo y datos est\u00e9n disponibles en Github en\u00a0<\/span>https:\/\/github.com\/microsoft\/rStar<\/span>\u00a0, aunque uno de los autores del art\u00edculo, Li Lyna Zhang, escribi\u00f3 en los comentarios de la publicaci\u00f3n de Hugging Face que el equipo “a\u00fan est\u00e1 en el proceso de revisi\u00f3n interna para el lanzamiento de c\u00f3digo abierto”. Como tal, “el repositorio sigue siendo privado por ahora. \u00a1Por favor, permanezca atento!”<\/span><\/p>\n

Los miembros de la comunidad expresaron su entusiasmo, calificaron las innovaciones de \u201cimpresionantes\u201d y elogiaron la combinaci\u00f3n de Monte Carlo Tree Search (MCTS) con el razonamiento paso a paso. Un comentarista destac\u00f3 la simplicidad y utilidad de usar valores Q para la puntuaci\u00f3n de pasos, mientras que otros especularon sobre futuras aplicaciones en pruebas geom\u00e9tricas y razonamiento simb\u00f3lico.<\/span><\/p>\n

Esta noticia llega poco despu\u00e9s de la publicaci\u00f3n del c\u00f3digo abierto del\u00a0<\/span>modelo Phi-4 de Microsoft,<\/span>\u00a0un sistema de inteligencia artificial m\u00e1s peque\u00f1o de 14 mil millones de par\u00e1metros ahora disponible en Hugging Face bajo la licencia permisiva del MIT.<\/span><\/p>\n

Si bien el lanzamiento de Phi-4 ha ampliado el acceso a modelos peque\u00f1os de alto rendimiento, rStar-Math muestra un enfoque especializado: utilizar sistemas de IA m\u00e1s peque\u00f1os para lograr resultados de vanguardia en razonamiento matem\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

rStar-Math funciona utilizando varios modelos y componentes diferentes para ayudar a que un modelo peque\u00f1o objetivo “autoevolucione”.<\/span><\/h2>\n

La clave de rStar-Math es que aprovecha el m\u00e9todo Monte Carlo Tree Search (MCTS), que imita el \u201cpensamiento profundo\u201d humano refinando iterativamente soluciones paso a paso a problemas matem\u00e1ticos.<\/span><\/p>\n

Los investigadores utilizaron MCTS porque \u201cdescompone problemas matem\u00e1ticos complejos en tareas de generaci\u00f3n de un solo paso m\u00e1s simples, reduciendo la dificultad\u201d para modelos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, no se limitaron a aplicar MCTS como lo han hecho otros investigadores, sino que, en un golpe de brillantez, tambi\u00e9n pidieron al modelo que entrenaron que siempre generara sus pasos de razonamiento de \u201ccadena de pensamiento\u201d como descripciones en lenguaje natural\u00a0<\/span>y<\/span><\/em>\u00a0como c\u00f3digo Python.<\/span><\/p>\n

Ordenaron que el modelo incluir\u00eda las respuestas en lenguaje natural como comentarios de c\u00f3digo Python, y solo aquellas salidas que usaran Python se usar\u00edan para entrenar el modelo.<\/span><\/p>\n

Los investigadores tambi\u00e9n entrenaron un \u201cmodelo de pol\u00edticas\u201d para generar pasos de razonamiento matem\u00e1tico y un modelo de preferencia de procesos (PPM) para seleccionar los pasos m\u00e1s prometedores para resolver los problemas, y los mejoraron a ambos a lo largo de cuatro rondas de \u201cautoevoluci\u00f3n\u201d, en las que cada modelo mejoraba al otro.<\/p>\n

Para sus datos iniciales, los investigadores dijeron que utilizaron \u201c747.000 problemas matem\u00e1ticos de fuentes disponibles p\u00fablicamente\u201d, junto con sus soluciones, pero generaron nuevos pasos para resolverlos con los dos modelos descritos anteriormente.<\/span><\/p>\n

Resultados r\u00e9cord<\/span><\/h2>\n

Despu\u00e9s de cuatro rondas de autoevoluci\u00f3n, rStar-Math logr\u00f3 hitos importantes:<\/span><\/p>\n

\u2022 En el\u00a0<\/span>punto de referencia MATH<\/span><\/strong>\u00a0, la precisi\u00f3n del modelo Qwen2.5-Math-7B aument\u00f3 del 58,8 % al 90,0 %, superando a OpenAI o1-preview.<\/span><\/p>\n

\u2022 En el\u00a0<\/span>Examen Americano de Invitaci\u00f3n de Matem\u00e1ticas (AIME)<\/span><\/strong>\u00a0, resolvi\u00f3 el 53,3% de los problemas, ubic\u00e1ndose entre el 20% superior de los competidores de escuela secundaria.<\/span><\/p>\n

Estos resultados resaltan el poder de los SLM para manejar el razonamiento matem\u00e1tico complejo, tradicionalmente dominado por sistemas m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n

\u00bfCuanto m\u00e1s peque\u00f1o, mejor?<\/span><\/h2>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la innovaci\u00f3n en IA se ha basado en gran medida en la ampliaci\u00f3n de los modelos ling\u00fc\u00edsticos, y el aumento de los par\u00e1metros se ha considerado una forma de mejorar el rendimiento. Sin embargo, los altos costos asociados a estos modelos masivos, desde los recursos computacionales hasta el consumo de energ\u00eda, han planteado dudas sobre la escalabilidad.<\/span><\/p>\n

Microsoft ofrece un camino alternativo, centrado en la eficiencia. El lanzamiento de rStar-Math subraya a\u00fan m\u00e1s este compromiso al demostrar c\u00f3mo los SLM pueden rivalizar (y en algunos casos superar) las capacidades de sus hom\u00f3logos de mayor tama\u00f1o.<\/span><\/p>\n

Los lanzamientos duales de Phi-4 y el documento rStar-Math de Microsoft sugieren que los modelos compactos y especializados pueden proporcionar alternativas poderosas a los sistemas m\u00e1s grandes de la industria.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, al superar a competidores m\u00e1s grandes en indicadores clave, estos modelos desaf\u00edan la idea de que cuanto m\u00e1s grande, mejor. Abren las puertas a organizaciones medianas e investigadores acad\u00e9micos para acceder a capacidades de vanguardia sin la carga financiera o ambiental de los modelos masivos.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

VentureBeat(2025, 09 de enero). La nueva t\u00e9cnica rStar-Math de Microsoft mejora los modelos peque\u00f1os para superar a la versi\u00f3n preliminar o1 de OpenAI en problemas matem\u00e1ticos. Recuperado el 10 de enero de 2025 de: https:\/\/venturebeat.com\/ai\/microsofts-new-rstar-math-technique-upgrades-small-models-to-outperform-openais-o1-preview-at-math-problems\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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