Google DeepMind ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial con un nuevo método de entrenamiento de IA que promete ser 13 veces más rápido y 10 veces más eficiente.
El avance de la IA generativa
Desde la llegada de la inteligencia artificial generativa, hemos visto su capacidad para cambiar el concepto de productividad y automatización. Google, con años de avances en IA, ahora presenta JEST de DeepMind, una innovación que promete acelerar y hacer más eficiente el entrenamiento de IA.
La IA generativa está en auge, gracias en parte al impacto de ChatGPT de OpenAI. La carrera por superar a esta compañía ha llevado a empresas como Google y Anthropic a mostrar sus modelos Gemini y Claude. Estos avances podrían estar disponibles en iOS 18 debido a los acuerdos con Apple.
El método JEST de Google DeepMind
El entrenamiento de modelos de IA más complejos es una práctica común, y las empresas invierten millones en hardware. Las GPU de NVIDIA son clave en este proceso, aunque su alta demanda y precios han llevado a considerar opciones como la MI300X de AMD.
Google DeepMind ha desarrollado JEST (Joint Example Selection), un método que acelera el entrenamiento de IA. Este enfoque permite acelerar el proceso 13 veces y aumentar la eficiencia 10 veces al usar grupos de datos en lugar de datos individuales.
Cómo funciona el método JEST
JEST comienza creando un modelo de IA pequeño que califica datos de alta calidad, creando grupos de datos uniformes. Este grupo se compara con un conjunto mayor de datos de menor calidad. La comparativa determina los mejores datos, dirigiendo los lotes más adecuados al entrenamiento.
Luego, un modelo de mayor tamaño se entrena con los datos del modelo pequeño, ahorrando tiempo y aumentando la eficiencia. Según los investigadores de Google DeepMind, el éxito de JEST depende de la selección precisa de datos pequeños y precisos.
Ventajas del método JEST
La combinación de trabajar con grupos de datos y la capacidad de selección precisa da a JEST una clara ventaja. Este enfoque podría reducir significativamente los costos de entrenamiento de IA. Por ejemplo, entrenar el modelo GPT-4o de OpenAI costó más de 100 millones de dólares.
Ahora, la industria espera ver si el enfoque JEST de Google será adoptado ampliamente. La eficiencia y reducción de costos que ofrece este método lo convierten en una opción atractiva para el futuro de la IA.
Conclusión
En resumen, Google DeepMind ha logrado un avance significativo con JEST, un método de entrenamiento de IA más rápido y eficiente. Esta innovación no solo acelera el proceso de entrenamiento, sino que también reduce los costos considerablemente.
La industria de la IA está atenta a estos desarrollos, y el éxito de JEST podría marcar el comienzo de una nueva era en el entrenamiento de inteligencia artificial. Con avances como este, el futuro de la IA parece más prometedor y accesible que nunca.
Fuente: https://elchapuzasinformatico.com/2024/07/google-jest-metodo-entrenamiento-ia/