Modelos de IA en números: Los 15 principales modelos de lenguajes grandes – 149 modelos básicos / “modelos básicos” – 51 modelos de aprendizaje automático

🤖📈 La inteligencia artificial (IA) ha logrado avances significativos en los últimos años y ha tenido un impacto notable en diversas industrias y áreas de investigación. En particular, el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM) y modelos básicos ha ampliado el potencial y la gama de aplicaciones de las tecnologías de IA. En este artículo analizamos en detalle los desarrollos actuales en el campo de los modelos de IA, su importancia y sus posibles aplicaciones.

Es importante señalar que las cifras mencionadas sobre el número y desarrollo de modelos de IA pueden estar sujetas a fluctuaciones, ya que la investigación y los avances tecnológicos en esta área se están desarrollando de manera muy dinámica. A pesar de las posibles desviaciones, los datos enumerados proporcionan una orientación sólida y una visión general clara del estado actual de los modelos de IA, así como de su creciente potencial e influencia. Sirven como base representativa para comprender las tendencias y desarrollos importantes en inteligencia artificial.

Descripción general de los modelos de IA: 15 modelos de lenguaje principales – 149 modelos básicos – 51 modelos de aprendizaje automático – Imagen: Xpert.Digital

✨🗣️ Los 15 mejores modelos de lenguajes grandes (LLM)

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son potentes modelos de inteligencia artificial diseñados específicamente para procesar, comprender y generar lenguaje natural. Estos modelos se basan en conjuntos de datos masivos y utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para proporcionar respuestas contextuales y coherentes a preguntas complejas. Actualmente existen 15 modelos de lenguaje principales que desempeñan un papel central en diversas áreas de la tecnología de IA.

Los LLM líderes incluyen modelos como o1 (nuevo), GPT-4, Gemini y Claude 3. Estos modelos han logrado avances notables en el procesamiento multimodal, lo que significa que interpretan no solo texto sino también otros formatos de datos como audio e imágenes y pueden generar. Esta capacidad multimodal abre una variedad de nuevas aplicaciones, desde descripción de imágenes y análisis de audio hasta sistemas de diálogo complejos.

Un modelo particularmente impresionante es Gemini Ultra, que es el primer modelo de IA que alcanza niveles humanos de rendimiento en el llamado punto de referencia Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Este punto de referencia mide la capacidad de un modelo para manejar varias tareas basadas en idiomas simultáneamente, lo cual es importante para muchas aplicaciones prácticas como chatbots, sistemas de traducción y soluciones automatizadas de atención al cliente.

Hay varias docenas de modelos lingüísticos más conocidos, pero falta una visión general precisa. El número crece constantemente a medida que las empresas y las instituciones de investigación desarrollan continuamente nuevos modelos y mejoran los existentes.

Aquí está la descripción general actual de los 15 modelos lingüísticos principales más importantes.

• o1
• GPT-4
• GPT3.5
• claudio
• Floración
• Adherirse
• Halcón
• Llama
• LaMDA
• Luminoso
• Orca
• Vicuña 33B
• Palmera
• Vicuña 33B
• Carro 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Modelos básicos: la base de la IA moderna

Además de los grandes modelos lingüísticos, en el futuro desarrollo de la IA desempeñan un papel crucial los llamados modelos básicos. Los modelos Foundation, que también incluyen GPT-4, Claude 3 y Gemini, son sistemas de IA extremadamente grandes que se entrenan en conjuntos de datos masivos, a menudo multimodales. Su principal ventaja es que se pueden aplicar a muchas tareas diferentes sin tener que desarrollar un modelo nuevo cada vez. Esta flexibilidad y escalabilidad hacen de los modelos Foundation una herramienta indispensable para una variedad de aplicaciones en la industria, la ciencia y la tecnología.

En 2023 se lanzaron un total de 149 modelos Foundation en todo el mundo, más del doble que en 2022. Esto muestra el rápido crecimiento y la creciente relevancia de estos modelos. Cabe destacar que alrededor del 65,7% de estos modelos son modelos de código abierto, lo que fomenta la investigación y el desarrollo en esta área. Los modelos de código abierto permiten a los desarrolladores e investigadores de todo el mundo aprovechar modelos existentes y adaptarlos para sus propios fines. Esto contribuye significativamente a acelerar las innovaciones en el campo de la IA.

Una de las razones por las que los modelos básicos se están volviendo más comunes es su capacidad para manejar de manera eficiente conjuntos de datos masivos y automatizar tareas que antes debían realizarse manualmente. Por ejemplo, se utilizan en medicina para analizar grandes cantidades de datos de pacientes y respaldar diagnósticos. En la industria financiera ayudan con la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, mientras que en la industria automotriz ayudan a mejorar las tecnologías de conducción autónoma.

🚀📈 Modelos de aprendizaje automático: el motor del desarrollo de la IA

Además de los modelos básicos, los modelos especializados de aprendizaje automático también desempeñan un papel importante en el panorama moderno de la IA. Estos modelos están diseñados para resolver problemas específicos y, a menudo, se desarrollan en estrecha colaboración entre el mundo académico y la industria. Según el Índice de IA del Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI), en 2023 se lanzaron 87 modelos de aprendizaje automático. Este número se divide en 51 modelos desarrollados por empresas industriales y 15 modelos derivados de investigaciones académicas. Se crearon otros 21 modelos mediante colaboraciones entre la ciencia y la industria.

Esta tendencia muestra que los límites entre la investigación académica y la aplicación industrial son cada vez más borrosos. Las colaboraciones entre la ciencia y las empresas conducen a un desarrollo acelerado de soluciones de IA que pueden ponerse en práctica rápidamente. Un ejemplo de ello es el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los procesos de producción en la industria manufacturera o para mejorar los sistemas de recomendación en la industria del comercio electrónico.

Los modelos de aprendizaje automático también son cruciales en la investigación. Permiten reconocer patrones complejos en grandes cantidades de datos y hacer predicciones que difícilmente serían posibles con métodos tradicionales. Un ejemplo de esto es la aplicación de modelos de aprendizaje automático en la investigación genómica, donde se utilizan para identificar anomalías genéticas y desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades raras.

🌐🔀 Multimodalidad: El futuro de la IA

Una tendencia importante en el desarrollo de la IA es la creciente multimodalidad de modelos. Los modelos de IA multimodal son capaces de procesar y combinar simultáneamente diferentes tipos de datos, como texto, imágenes, audio e incluso vídeos. Esta capacidad es un paso fundamental hacia una IA más completa y versátil.

Un ejemplo de la aplicación de modelos multimodales es la descripción automática de imágenes. El modelo analiza la imagen y crea una descripción lingüística coherente de lo que se puede ver en la imagen. Estos modelos encuentran aplicación en áreas como la accesibilidad, donde pueden ayudar a las personas con discapacidad visual a comprender mejor la información visual. Además, los modelos de IA multimodal podrían usarse en la industria del entretenimiento para crear películas y juegos interactivos que respondan a las acciones y entradas de los usuarios.

Otro campo que podría beneficiarse de los modelos de IA multimodal es el diagnóstico médico. Al analizar simultáneamente datos de imágenes (por ejemplo, rayos X), datos de texto (por ejemplo, archivos de pacientes) y datos de audio (por ejemplo, conversaciones de médicos), la precisión del diagnóstico podría mejorarse significativamente.

🛠️⚖️ Retos y aspectos éticos

Sin embargo, a pesar del impresionante progreso, también existen desafíos asociados con el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Uno de los mayores desafíos es el problema del sesgo. Los modelos de IA entrenados con conjuntos de datos insuficientemente diversos pueden aumentar el sesgo y la discriminación. Esto puede resultar particularmente problemático cuando la IA se utiliza en áreas sensibles como la justicia penal o la contratación de personal.

Otro aspecto es la trazabilidad y explicabilidad de los modelos de IA. Si bien los modelos simples de aprendizaje automático suelen ser relativamente fáciles de entender, los modelos complejos, como los LLM y los modelos básicos, se están convirtiendo cada vez más en "cajas negras". Esto significa que a menudo resulta difícil para los usuarios comprender por qué el modelo tomó una determinada decisión. Esto es particularmente problemático en aplicaciones críticas para la seguridad como: B. en medicina o finanzas.

También está la cuestión de la seguridad de los datos. Los modelos básicos requieren cantidades masivas de datos para funcionar de manera eficiente. A menudo se trata de información personal o sensible. Por lo tanto, el almacenamiento y el procesamiento de estos datos deben diseñarse de manera especialmente segura para evitar el uso indebido y la fuga de datos.

🎯🧠 Potencial en inteligencia artificial

El rápido desarrollo de los modelos de IA, especialmente los grandes modelos de lenguaje y los modelos básicos, muestra de manera impresionante el potencial que tiene la inteligencia artificial. Estos modelos han cambiado fundamentalmente la forma en que interactuamos con la tecnología y han abierto numerosas aplicaciones nuevas en diversas industrias. La creciente multimodalidad de los sistemas de IA desempeñará un papel aún mayor en los próximos años y permitirá aplicaciones nuevas e innovadoras.

Al mismo tiempo, sin embargo, también se deben tomar en serio los desafíos y riesgos éticos asociados con el uso de estas tecnologías. Es importante que el desarrollo y la implementación de sistemas de IA mantengan siempre a las personas en el centro y que estas tecnologías se utilicen de manera responsable y transparente.

El futuro de la inteligencia artificial sigue siendo apasionante y está claro que estamos sólo en el comienzo de una transformación integral. La IA seguirá avanzando a un ritmo rápido y desempeñará un papel cada vez más importante en nuestra vida cotidiana y en nuestro mundo laboral.

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