En los últimos años, el campo del procesamiento del lenguaje natural ha experimentado una transformación sin precedentes gracias al rápido desarrollo de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estas tecnologías se utilizan ahora ampliamente en asistentes de código, motores de búsqueda y asistentes personales de IA, mostrando una gran capacidad. Sin embargo, el paradigma tradicional de "predicción del siguiente token" tiene ciertas limitaciones, especialmente en el manejo de razonamientos complejos y tareas a largo plazo, donde los modelos requieren un entrenamiento extenso para dominar la comprensión conceptual profunda. Para abordar este problema, investigadores de Meta y otras instituciones han propuesto...

Esta es una herramienta de visualización interactiva, especialmente diseñada para usuarios no expertos. Con esta herramienta, podemos ejecutar el modelo GPT-2 directamente en el navegador, observando en tiempo real cómo el modelo 'lee' nuestro texto paso a paso y predice la siguiente palabra.

Google DeepMind ha publicado una investigación pionera centrada en su modelo de un millón de expertos, Mixture, que representa un avance significativo en la arquitectura Transformer. Mixture logra desbloquear el potencial de la arquitectura Transformer manteniendo la eficiencia computacional mediante la recuperación dispersa y eficiente de decenas de miles de mini-expertos. El punto clave es el mecanismo de recuperación de expertos con alta eficiencia de parámetros, que utiliza una técnica de clave de producto para la separación de cuentas.

'El uso intuitivo de la IA se convierte en tendencia' 'La IA generativa se integra en diferentes plataformas' 'La interacción con la IA sigue mejorando' 'La IA se expande al ámbito de vídeo' 'La democratización de los datos impulsa la innovación en IA'