Un nuevo avance tecnológico podría transformar radicalmente el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA). Google DeepMind ha presentado JEST (Joint Example Selection Technique), una innovadora técnica que promete acelerar el proceso de entrenamiento de IA hasta 13 veces más rápido y con una eficiencia energética 10 veces superior a las técnicas convencionales.
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JEST: Una Revolución en el Entrenamiento de IA
Google DeepMind ha introducido JEST, un método revolucionario para el entrenamiento de modelos de IA que podría cambiar el panorama tecnológico. Este enfoque se distingue por utilizar lotes completos de datos para capacitar algoritmos de IA, en contraste con los métodos tradicionales que emplean puntos de referencia individuales y específicos. Según el equipo de Google, “JEST acelera y optimiza el proceso de entrenamiento sin comprometer su eficiencia.”
Mayor Velocidad y Eficiencia Energética
El método de aprendizaje multimodal de JEST considera relaciones y dependencias entre diferentes conjuntos de datos, utilizando un modelo de IA previamente entrenado para extraer información de diversas fuentes y formatos. Este enfoque permite organizar los datos en subconjuntos según su calidad y potencial de interacción, reduciendo la cantidad de iteraciones necesarias hasta en un 1300% en comparación con los métodos tradicionales. “JEST logra una carga computacional 10 veces menor que el promedio”, afirman los investigadores.
Impacto Ambiental y Económico
El desarrollo de sistemas de IA no solo implica avances tecnológicos, sino también desafíos ambientales y económicos significativos. Google ha reconocido el aumento de los costos energéticos asociados con sus desarrollos de IA, lo cual podría comprometer sus objetivos climáticos. Según su último informe de sustentabilidad, las emisiones totales de gases de efecto invernadero (GEI) de la empresa aumentaron un 13% interanual en 2023.
Desafíos Globales y Perspectivas Futuras
A medida que la demanda de procesamiento de datos y el entrenamiento de IA continúan creciendo, los costos y el impacto ambiental también aumentan. Expertos como Dario Amodei, CEO de Anthropic, advierten sobre los altos costos asociados con la capacitación de modelos avanzados como GPT-4. A pesar de las promesas de eficiencia de JEST, “su adopción efectiva dependerá de la inversión y la ética detrás de su implementación”, señalan los analistas.