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sábado 25 de febrero de 2023, 17:00h

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Meta anunció el viernes que estaba lanzando un nuevo modelo de lenguaje grande a los investigadores, el software central de un nuevo sistema de inteligencia artificial, en el que las grandes empresas tecnológicas compiten por integrar la tecnología en sus productos para cautivar a los inversores.

El enfrentamiento público por controlar el campo de la tecnología de IA comenzó a finales del año pasado con el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI respaldado por Microsoft, motivando a los grandes jugadores tecnológicos como Alphabet y Baidu Inc de China a presentar sus propias ofertas.

Los extensos modelos de lenguaje extraen grandes cantidades de texto para condensar información y producir contenido. Pueden responder preguntas con frases que se interpretan como si hubiesen sido escritas por humanos.

Por otro lado, Gil Luria, analista senior de software de DA Davidson, ha expresado que "el anuncio de hoy de Meta parece ser un paso en la prueba de sus capacidades generativas de inteligencia artificial para que puedan implementarlas en sus productos en el futuro”. A esto ha añadido que "la IA generativa es una nueva aplicación de IA con la que Meta tiene menos experiencia, pero que es claramente importante para el futuro de su negocio".

La Inteligencia Artificial se ha convertido en un punto de interés para las inversiones en la industria tecnológica, cuyo incremento lento ha llevado a grandes despidos y una disminución de las inversiones innovadoras.

Para concretar, Meta ha dicho que LLaMA podría superar a los competidores que examinan más parámetros o variables que el algoritmo tiene en cuenta. También ha explicado que una versión de LLaMA con 13 mil millones de parámetros puede superar a GPT-3, un predecesor reciente del modelo en el que se basa ChatGPT.

Describió su modelo LLaMA de 65 mil millones de parámetros como "competitivo" con Chinchilla70B y PaLM-540B de Google, que son aún mayores que el modelo que Google utilizó para demostrar su búsqueda conversacional Bard.

Una portavoz de Meta atribuyó el rendimiento a una mayor cantidad de datos "más limpios" y "mejoras arquitectónicas" en el modelo que mejoraron la estabilidad del entrenamiento.

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