se pueden agotar tan pronto como en 2026

La inteligencia artificial (IA) avanza gradualmente. En 2022 vimos para ser vistos generadores de imagen de grandes textos como DALL·E 2, Stable Diffusion 2.0 y Midjourney. Cuando todo parecía acabar el año sin novedades significativas en este campo, apareció ChatGPT y supuso una auténtica revolución.

Estas herramientas no pasaron desapercibidas y rápidamente comenzaron a adoptarse en diversas situaciones. Como resultado, el mundo comenzó a prepararse para enfrentar los desafíos que conlleva la IA, desde controversias sobre posibles infracciones de derechos de autor hasta su uso en entornos académicos.

Sin embargo, el progreso desenfrenado de esta tecnología pronto puede llegar a un límite. Las posibilidades creadas por empresas como OpenAI no ocurren por arte de magia. El secreto está en enormes conjuntos de datos (datos)y los estamos consumiendo más rápido de lo que los estamos produciendo.

Conjuntos de datos, el secreto detrás de ChatGPT y otras aplicaciones de IA

Los conjuntos de datos son esenciales para las tareas de aprendizaje automático. En el caso de ChatGPT, estos brindan la información necesaria que le permite producir respuestas consistentes y naturales. Cuanto más grandes y variados sean los conjuntos de datos utilizados, más capaz será el modelo de producir una amplia gama de textos.

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Si tomamos DALL E como ejemplo, en términos generales, los conjuntos de datos proporcionan el modelo de IA ejemplos de imágenes y sus correspondientes descripciones. De esta forma, utilizando una red neuronal diseñada específicamente para procesar la entrada de texto, puede generar imágenes a partir de descripciones textuales.

Usted puede estar pensando, entonces, ¿dónde está el problema? Según un grupo de investigadores de Epoch AI, una organización que estudia el desarrollo de la inteligencia artificial, los conjuntos de datos de alta calidad que se utilizan para entrenar los modelos de lenguaje avanzado antes mencionados se agotaron para 2026, lo que podría perjudicar su desarrollo.

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Según un artículo publicado por los investigadores en el archivo en línea ArXiv, la demanda de conjuntos de datos de alta calidad para entrenar modelos de lenguaje de IA está aumentando. creciendo alrededor de un 50% cada año. Por otro lado, la generación de estos conjuntos de datos solo crece a un ritmo del 7% anual.

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Ahora, el proceso de generar conjuntos de datos de alta calidad es muy importante. Recuerde que estos recopilan información pública y deben ser lo suficientemente grandes para que el modelo aprenda de manera efectiva. Además, deben ser variados y coherentes. Aquí entra en juego la mano de obra humana, encargada de revisar y depurar los datos.

Este proceso, como explica Epoch AI, es lento y costoso. Sin embargo, existen herramientas que ayudan a automatizar algunos procesos de limpieza de datos. Incluso la posibilidad de usar IA para revisar los modelos, pero esto tiene riesgos, como la propagación de errores y sesgos que podrían afectar el modelo.

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Queda por ver qué sucederá entre ahora y 2026. Si, como predicen los investigadores, los conjuntos de datos comienzan a desvanecerse, la evolución de la IA podría volverse mucho más lenta como pasa el tiempo. Pero por ahora, los entusiastas de la inteligencia artificial esperan con ansias la llegada de GPT-4, la evolución del famoso GPT-3 que da vida a ChatGPT.

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Microsoft, que es un socio estratégico de OpenAI (invirtió $ 1 mil millones en la empresa y ofrece su servicio de computación en la nube Azure exclusivamente), está considerando implementar un chatbot de IA para revivir Bing. Google, por su parte, se prepara para defender su liderazgo en la industria de las búsquedas después de que la competencia implementara este tipo de chatbots avanzados.

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