![\"Cartel](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/IoT-los-robots-podrian-reducir-un-39-las-tareas-del.jpg\")
\n<\/picture>\n<\/noscript>\t\t\t<\/div>\nLLaMA estar\u00e1 abierto solo para cient\u00edficos, al menos por ahora. Su finalidad ser\u00e1 ayudar a los investigadores a progresar en sus trabajos relacionados con la inteligencia artificial. El camino tomado por Meta AI difiere del tomado por OpenAI con su chatbot ChatGPT, basado en una versi\u00f3n mejorada de GPT-3. Al asociarse con Microsoft, OpenAI quiere asegurarse de que su herramienta sea utilizada por el p\u00fablico en general.<\/p>\n
La firma de Satya Nadella trabaj\u00f3 durante varias semanas para incluir IA generativa en Bing. Despu\u00e9s de anunciar que hab\u00eda mejorado su motor de b\u00fasqueda, Microsoft tuvo que controlar su IA para evitar deslices. En cuesti\u00f3n, la IA se comportar\u00eda de forma extra\u00f1a cuando las conversaciones se alargan, ofreciendo respuestas que ya no tienen relaci\u00f3n alguna con el tema inicial. El gigante tecnol\u00f3gico ahora limita el uso de su herramienta a 60 sesiones diarias de chat y 6 preguntas por sesi\u00f3n.<\/p>\n
En la misma l\u00ednea, Google dio la voz de alarma llamando a todos sus equipos a trabajar en una herramienta similar a ChatGPT y basada en LaMDA. Esto llev\u00f3 al anuncio de Apprentice Bard, su nuevo chatbot, actualmente no disponible. Los investigadores de Google quieren tomarse su tiempo para ajustar su IA. Durante la presentaci\u00f3n de una versi\u00f3n de prueba de su robot conversacional, dio una respuesta inexacta a una pregunta sobre el telescopio espacial James Webb.<\/p>\n
Meta AI es consciente de que su modelo de lenguaje a\u00fan es mejorable<\/h2>\n
En cuanto a LLaMA, funciona como muchos modelos de lenguaje. Toma una secuencia de palabras como entrada e intenta predecir la siguiente palabra para generar texto a medida que avanza. Para entrenar su herramienta, Meta IA utiliz\u00f3 textos de 20 idiomas diferentes. Estos idiomas son los 20 m\u00e1s utilizados con los alfabetos latino y cir\u00edlico.<\/p>\n
Los investigadores detr\u00e1s del modelo de lenguaje est\u00e1n satisfechos, pero saben que su herramienta tiene o tendr\u00e1 sesgos en un momento u otro “. Todav\u00eda queda investigaci\u00f3n por hacer para abordar los riesgos de sesgo, retroalimentaci\u00f3n t\u00f3xica y alucinaciones en modelos de lenguaje grandes. Como otros modelos, LLaMA comparte estos retos<\/em> “. Para superar este desaf\u00edo, Meta compartir\u00e1 el c\u00f3digo LLaMA con otros cient\u00edficos para que puedan probar f\u00e1cilmente nuevos enfoques que limiten o eliminen estos sesgos algor\u00edtmicos.<\/p>\n Al mismo tiempo, Meta AI se enfrenta a otra dificultad: si los recientes avances en el modelo del lenguaje permiten la creaci\u00f3n de potentes herramientas, la falta de recursos necesarios para su entrenamiento o su ejecuci\u00f3n es un obst\u00e1culo para su desarrollo. Se desarrollar\u00e1n varias subversiones de LLaMA, utilizando pocos recursos en comparaci\u00f3n con el modelo b\u00e1sico con 65 mil millones de par\u00e1metros. Pueden usarse en casos espec\u00edficos que traten un tema en particular o que exploten solo uno o dos idiomas.<\/p>\n<\/p><\/div>\n