Alimentar los modelos con más datos durante su entrenamiento no es la única forma de mejorar sus prestaciones. Con los modelos de IA, como en la vida, conviene tener en cuenta que lo muy grande puede llegar a ser insostenible cuando las circunstancias del entorno cambian
01:02hRecibí el doctorado honoris causa por la Universidad Nacional San Luis Gonzaga en 2007. Entonces tuve la ocasión de conocer Pisco, la capital del departamento de Ica, ciudad situada a algo más de 200 km. al sudoeste de Lima. Pisco significa pájaro en quechua, y da nombre a una muy famosa bebida, un aguardiente de uva cuyo origen, aun hoy, se disputan acaloradamente Perú y Chile.
Un GML aprende ajustando el valor de millones, a veces cientos de miles de millones de parámetros. Entrenando esta inteligencia artificial con enormes cantidades de texto, y a través de estrategias de aprendizaje automático, se acaba fijando el valor de los parámetros del modelo para que la respuesta que dé ante una entrada dada, a modo de consulta en lenguaje natural, sea la más probable en función de lo que ha “leído” durante su adiestramiento.
Desde los primeros grandes modelos de lenguaje, el tamaño de estos no ha hecho más que crecer. De los millones de parámetros se pasó rápidamente a los miles de millones, y hoy los más grandes tienen cientos de miles de millones, habiendo superado el billón en algún caso. De hecho, aunque no se sabe a ciencia cierta, se especula que GPT-4, desarrollado por OpenAI, podría superar el billón de parámetros.
Como los seres vivos, el tamaño de estos modelos no puede seguir creciendo de forma ilimitada. Los chips, de hecho, no evolucionan al ritmo al que se incrementa el tamaño de los GML. Tampoco tiene sentido seguir aumentando su tamaño, si no lo hacen los datos con los que se entrenan. Ya hay algún estudio que apunta a que los datos utilizados para entrenar modelos cada vez más grandes podrían agotarse pronto.
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