China adelanta a Estados Unidos con nuevo modelo de IA 100 veces más rápido
Investigadores del Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias en Pekín desarrolló el modelo de lenguaje de inteligencia artificial SpikingBrain 1.0, que imita el funcionamiento del cerebro humano y es 100 veces más rápido que los modelos estadounidenses
Un equipo de investigadores del Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias se adjudica el desarrollo del modelo de inteligencia artificial 100 veces más rápidos que los de Estados Unidos.
Se trata del modelo SpikingBrain 1.0, que imita el funcionamiento del cerebro, actuando exclusivamente con chips locales. En este sentido, los científicos han subrayado que el modelo activa “únicamente las neuronas necesarias para cada tarea. Esto significa que, en vez de movilizar toda su red neuronal como hace ChatGPT y otras IAs tradicionales, responde de forma selectiva al estímulo recibido, lo que reduce el consumo de energía y agiliza notablemente los tiempos de respuesta”.
Entre las funciones que puede ejecutar SpikingBrain, gracias a su diseño inspirado en la biología, está “aprender a partir de apenas una porción diminuta de datos de entrenamiento –menos de 2 % de lo que requieren los sistemas habituales– y sigue operando de manera rápida y eficiente aun cuando se enfrenta a textos muy extensos”.
Durante las pruebas logró una eficiencia hasta 100 veces más rápido que modelos tradicionales. Es importante resaltar que el avance del modelo está en su independencia tecnológica de EE.UU., pues funciona totalmente sobre el “ecosistema de chips chinos, específicamente en la plataforma MetaX, lo que lo libera del yugo de Nvidia”.
El investigador principal Li Guoqi, ha enfatizado que el modelo que el modelo “proporciona un marco optimizado para los chips chinos” y que esta IA “puede ser útil para procesar largas secuencias de información como documentos legales, historiales médicos o simulaciones científicas. Para democratizar el acceso, el equipo ha hecho pública una versión reducida y mantiene un modelo de mayor tamaño disponible para pruebas públicas”.
Una de las desventajas del modelo es el alto consumo energético necesario no solo para el procesamiento del alto volumen de información sino para la refrigeración.
M.Pino
Fuente: elconfidencial
(Imagen referencial: Growtika en Unsplash)
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