OpenAI ha dado un gran paso adelante en inteligencia artificial con la introducción de un nuevo modelo conocido como OpenAI o1, también conocido como “Strawberry”. Este modelo supone un cambio de enfoque en el desarrollo de la IA, destacando que el tamaño no es el único factor determinante en el desarrollo de esta tecnología.
El año pasado, OpenAI presentó el modelo GPT-4, que amplió enormemente el tamaño de sus redes neuronales. Sin embargo, la aparición de OpenAI o1 indica el desarrollo de la capacidad de pensar de forma lógica. A diferencia de otros modelos que tienden a generar respuestas instantáneas, o1 puede razonar y pensar en voz alta, como un ser humano, antes de llegar a una conclusión.
Mira Murati, CTO de OpenAI, explica que este modelo no sustituye al GPT-4, sino que lo complementa. Actualmente, la compañía está trabajando en el GPT-5, que será significativamente más grande que su predecesor. Murati aclara que están en juego dos paradigmas: este nuevo enfoque de escala y razonamiento, y la intención es integrarlos.
Los modelos de lenguaje como LLM (modelos de lenguaje grandes) operan a partir de enormes redes neuronales que contienen enormes cantidades de datos. Aunque dominan el lenguaje y las tareas lógicas, a menudo tienen dificultades con problemas aparentemente simples, como operaciones matemáticas básicas. OpenAI o1 utiliza el aprendizaje por refuerzo para mejorar la capacidad de razonamiento y proporciona retroalimentación positiva o negativa según la precisión de las 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 complejos. Chen señala que el nuevo modelo aprende a razonar por sí solo, en lugar de simplemente imitar el pensamiento humano, como lo hacen los modelos anteriores.
En términos de rendimiento, se ha demostrado que OpenAI o1 sobresale en varios campos como codificación, matemáticas, física, biología y química. Por ejemplo, en un examen de matemáticas para estudiantes, el GPT-4 resolvió el 12% de los problemas, mientras que el o1 logró un impresionante 83%.
Sin embargo, el nuevo modelo también tiene sus inconvenientes. Es más lento que GPT-4 y no puede realizar búsquedas web, lo que limita su capacidad en determinadas tareas. Mejorar el razonamiento de los LLM es un tema de creciente interés en la investigación, y competidores como Google están investigando enfoques similares.
OpenAI cree que su nuevo modelo puede contribuir a un comportamiento más seguro y acorde con las normas sociales. Al razonar sobre las consecuencias de sus acciones, señala Murati, o1 puede evitar generar consecuencias dañinas que podrían conducir al desarrollo de 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, persisten desafíos como las “alucinaciones” y la veracidad de la información generada.
Chen concluyó 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 IA.
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