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OpenAI ha dado un paso importante en el campo de la inteligencia artificial al presentar un nuevo modelo llamado OpenAI o1, también conocido como Strawberry. Este modelo representa un cambio en el enfoque del desarrollo de la IA, enfatizando que el tamaño no es el único factor determinante que impulsa esta tecnología.
El año pasado, OpenAI presentó GPT-4, un modelo que amplió enormemente el tamaño de sus redes neuronales. Sin embargo, la aparición de OpenAI o1 muestra la evolución de las habilidades de pensamiento lógico. A diferencia de otros modelos que tienden a generar respuestas instantáneamente, o1 puede razonar y pensar en voz alta, como lo haría un humano antes de llegar a una conclusión.
Mira Murati, directora de tecnología de OpenAI, explica que este modelo no pretende sustituir al GPT-4, sino complementarlo. Actualmente, la compañía está trabajando en GPT-5, que será significativamente más grande que su predecesor. Murati explica que existen dos paradigmas: la escala y este nuevo enfoque del razonamiento, y pretende integrarlos.
Los modelos de lenguaje como los LLM (modelos de lenguaje a gran escala) operan en redes neuronales masivas entrenadas con cantidades masivas de datos. Aunque son expertos en tareas lingüísticas y lógicas, a menudo tienen dificultades con problemas aparentemente simples, como operaciones matemáticas básicas. OpenAI o1 utiliza el aprendizaje por refuerzo para mejorar sus habilidades de razonamiento al brindar comentarios positivos o negativos según la precisión de sus respuestas. Este tipo de aprendizaje ha demostrado ser eficaz en aplicaciones como el diseño de microchips y el desarrollo de chatbots más sofisticados.
Mark Chen, vicepresidente de investigación de OpenAI, demostró el potencial de o1 para resolver problemas complejos que GPT-4 no podía resolver, incluidas cuestiones de química y acertijos matemáticos complejos. Chen señala que el nuevo modelo aprende a pensar por sí solo, en lugar de simplemente imitar el pensamiento humano, como lo hacen los modelos anteriores.
En términos de rendimiento, OpenAI o1 demostró ser superior en diversos campos como codificación, matemáticas, física, biología y química. Por ejemplo, en la prueba de matemáticas para estudiantes, el GPT-4 resolvió el 12% de los problemas, mientras que el o1 resolvió un impresionante 83%.
Sin embargo, el nuevo modelo tiene sus inconvenientes. Es más lento que GPT-4 y no puede realizar búsquedas web, lo que limita su capacidad para realizar determinadas tareas. Mejorar el razonamiento del LLM es un tema de creciente interés en la investigación, y competidores como Google exploran enfoques similares.
OpenAI cree que su nuevo modelo podría contribuir a un comportamiento más seguro que se ajuste a las normas sociales. Al razonar sobre las consecuencias de sus acciones, señala Murati, o1 puede evitar consecuencias dañinas que podrían hacer que la IA sea menos peligrosa.
Expertos en inteligencia artificial como Oren Etzioni destacan la importancia de entrenar modelos para resolver problemas complejos y utilizar las herramientas adecuadas. A pesar de los avances, persisten desafíos como las “alucinaciones” y la veracidad de la información generada.
Chen concluye que el enfoque de razonamiento no sólo es interesante, sino que también promete hacer que la IA sea más accesible y asequible, alineándose con la misión de OpenAI de democratizar el acceso a la IA.
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