OpenAI ha dado un paso importante en el campo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de un nuevo modelo conocido como OpenAI o1, también llamado “Strawberry”. Este modelo representa un cambio de enfoque en el desarrollo de la inteligencia artificial, enfatizando que el tamaño no es el único factor determinante para el avance de esta tecnología.
El año pasado, OpenAI presentó GPT-4, un modelo que amplió enormemente el tamaño de sus redes neuronales. Sin embargo, la llegada de OpenAI o1 señala una evolución en las capacidades de razonamiento lógico. A diferencia de otros modelos, que tienden a generar respuestas instantáneamente, o1 es capaz de razonar y pensar en voz alta, como lo haría un ser humano, antes de llegar a una conclusión.
Mira Murati, directora de tecnología de OpenAI, explica que este modelo no busca sustituir al GPT-4, sino complementarlo. Actualmente, la compañía está trabajando en el GPT-5, que será significativamente más grande que su predecesor. Murati explica que hay dos paradigmas en juego: el paradigma de la escala y este nuevo enfoque del razonamiento, y la intención es integrarlos.
Los modelos de lenguaje, como LLM (Large Language Models), funcionan a partir de enormes redes neuronales entrenadas con enormes cantidades de datos. Aunque son expertos en lenguaje y tareas lógicas, a menudo enfrentan dificultades con problemas aparentemente simples, como operaciones matemáticas básicas. OpenAI o1 utiliza el aprendizaje por refuerzo para mejorar su capacidad de razonamiento, proporcionando retroalimentación positiva o negativa según la precisión de sus respuestas. Este tipo de aprendizaje ha demostrado ser eficaz en aplicaciones como el diseño de chips y la creación de chatbots más sofisticados.
Mark Chen, vicepresidente de investigación de OpenAI, demostró el potencial de o1 al resolver problemas complejos que GPT-4 no podía resolver, incluidas preguntas de química y acertijos matemáticos intrincados. Chen enfatiza que el nuevo modelo aprende a razonar de forma autónoma, en lugar de simplemente imitar el pensamiento humano como lo hacen los modelos anteriores.
En términos de rendimiento, OpenAI o1 ha demostrado ser superior en varios campos como codificación, matemáticas, física, biología y química. Por ejemplo, en un examen de matemáticas para estudiantes, GPT-4 resolvió el 12% de los problemas, mientras que o1 obtuvo un impresionante 83%.
Sin embargo, el nuevo modelo tiene sus inconvenientes. Es más lento que GPT-4 y no puede buscar en Internet, lo que limita su capacidad en determinadas tareas. Mejorar el razonamiento en el 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. Murati señala que al pensar en las consecuencias de sus acciones, o1 puede evitar generar resultados dañinos, lo que podría conducir a una inteligencia artificial 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, aún existen desafíos como las “alucinaciones” y la veracidad de la información generada.
Chen concluye que el enfoque de razonamiento no sólo es emocionante, sino que también promete hacer que la inteligencia artificial sea más accesible y asequible, en línea con la misión de OpenAI de democratizar el acceso a la inteligencia artificial.
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