OpenAI está cerca de revolucionar nuevamente la industria de IA
Su nuevo modelo de lenguaje o1 fue conformado gracias a técnicas de entrenamiento que utilizan formas más parecidas a las humanas para que el algoritmo "piense".
Por Gonzalo Andrés Castillo
Redactor especialista en finanzas y mercado de capitales
Si bien miles de empresas a lo largo de todo el mundo colaboraron para que la inteligencia artificial (IA) se masifique contundentemente en los últimos años, sólo unas pocas realmente marcaron un antes y un después, como OpenAI.
Gracias a su famosa plataforma ChatGPT, la compañía demostró que la innovadora tecnología era capaz de potenciar la eficiencia de millones de usuarios "normales" ajenos al mundo de la informática.
En consecuencia, Microsoft decidió invertir más de USD 10.000 millones en OpenAI para no quedarse atrás en la industria, lo que le permitió igualar, e incluso superar, a su rival Alphabet (matriz de Google).
Y ahora OpenAI podría volver a causar una nueva gran impresión, ya que su nuevo modelo de lenguaje o1 fue conformado gracias a técnicas de entrenamiento que utilizan formas más parecidas a las humanas para que el algoritmo "piense".
Según Ilya Sutskever, cofundador de los laboratorios de IA Safe Superintelligence (SSI) y OpenAI, el avance se debió a que los resultados de ampliar el preentrenamiento de un algoritmo mediante más y más datos se estancaron.
"La década de 2010 fue la era de la ampliación, ahora estamos de nuevo en la era de la maravilla y el descubrimiento. Todo el mundo está buscando lo que viene", sostuvo Sutskever en diálogo con Reuters. "Ampliar lo correcto es ahora más importante que nunca", agregó.
Para que la inteligencia artificial pegue un nuevo salto de calidad y funcionalidad, los investigadores están explorando el "cómputo en tiempo de prueba", una técnica que mejora los modelos de IA existentes durante la fase de "inferencia" o cuando se utilizan.
Por ejemplo, en vez de elegir de forma inmediata una única respuesta, un modelo podría generar y evaluar múltiples posibilidades en tiempo real hasta encontrar el mejor camino a seguir.
"Resultó que hacer que un bot pensara durante solo 20 segundos en una mano de póquer obtenía el mismo rendimiento que ampliar el modelo 100.000 veces y entrenarlo durante 100.000 veces más tiempo", relató Noam Brown, investigador de OpenAI que trabajó en o1.
