Richard Sutton y Jerry Tworek piden nuevos métodos de aprendizaje frente al escalado de LLM
Hecho Qué ha ocurrido
Richard Sutton, premio Turing, afirma en una publicación que la potencia de cálculo por sí sola no basta para la inteligencia y que hacen falta métodos nuevos. Jerry Tworek, exinvestigador de OpenAI, coincide y critica el escalado ciego de transformers. Ambos fundan o dirigen laboratorios que buscan algoritmos de aprendizaje distintos. Sam Altman y Dario Amodei defienden que el escalado de LLM aún no se ha agotado.
Resumen generado mediante IA a partir de The Decoder (original en inglés). Naturaleza de la información: análisis u opinión.
Análisis Por qué importa
El debate sobre si el escalado basta para llegar a una IA más capaz define dónde invierten las grandes tecnológicas y las startups. Para una empresa, conviene distinguir entre mejoras incrementales de los modelos actuales y apuestas que pueden cambiar la base técnica.
- Quién se ve afectado
- Equipos de I+D y estrategia en empresas que dependen de modelos de lenguaje de terceros.
- Qué puede cambiar
- Si los nuevos métodos de aprendizaje continuo maduran, los modelos podrían aprender tras el entrenamiento sin olvidar lo anterior, lo que alteraría la forma de adaptarlos a casos concretos.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Resultados publicados por los laboratorios que buscan métodos alternativos y si alguno logra demostrar mejoras frente a los LLM actuales en tareas reales.
Enviar esta noticia por correo
Enviado. Revisa que llegue a la bandeja de entrada de quien lo reciba.
La dirección no parece válida.
Has enviado varios correos seguidos. Espera un rato.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
No se ha podido enviar. Inténtalo de nuevo en unos minutos.
Fuente original: The Decoder. La referencia es siempre el artículo original.
Ver fuente original ↗LLMtransformersaprendizaje por refuerzomodelos del mundo OpenAIAnthropicOak LabCore Automation escalado Jerry Tworek La amarga lección Richard Sutton Sam Altman
Relacionadas
Yann LeCun rechaza la idea de un 'país de genios' en centros de datos y critica el escalado de LLM
En una entrevista en el Big Technology Podcast, Yann LeCun calificó de 'completa tontería' la idea de Dario Amodei sobre un 'país de genios' dentro de un…
Por qué importaEs un contrapunto de peso, viniendo de un pionero de la IA, al relato dominante de la industria sobre una AGI inminente basada en escalar LLM. Para…
Investigadores que dejan los grandes laboratorios de IA fundan 'neolabs' para apostar por enfoques que vayan más allá de los modelos actuales
The Decoder publica un informe sobre 45 neolabs, startups de investigación en IA fundadas por exinvestigadores de OpenAI, Google DeepMind y Meta. Según el…
Por qué importaMuestra que parte del talento que construyó los modelos actuales duda de su camino hacia capacidades más avanzadas, lo que puede redefinir qué…
Líderes de IA de Anthropic, OpenAI, Google y Microsoft coinciden en pedir frenar el ritmo de desarrollo
Dario Amodei (Anthropic) publicó un ensayo de casi 4.000 palabras pidiendo desacelerar la mejora de capacidades de IA para evitar una carrera hacia el fondo…
Por qué importaEs un cambio de postura notable en toda la industria, que hasta ahora competía en velocidad; si se traduce en coordinación real, podría alterar los…
Los cuatro grandes jefes de IA piden frenar el desarrollo, pero con propuestas distintas
En menos de dos días, los líderes de Anthropic, Google DeepMind, OpenAI y xAI se pronunciaron sobre la necesidad de moderar el ritmo de desarrollo de la IA…
Por qué importaEs la primera vez que los cuatro principales laboratorios de IA de frontera coinciden públicamente en que hace falta frenar y supervisar el…
Tu opinión
Te hemos enviado un correo para confirmar tu dirección. El comentario se procesará cuando pulses el enlace.
Gracias. Tu comentario se publicará cuando lo revise el equipo (los primeros comentarios de cada persona se moderan).
Comentario publicado. Gracias por participar.
No se puede comentar aquí.
Indica un nombre (de 2 a 60 caracteres).
El correo no parece válido.
El comentario debe tener entre 10 y 2.000 caracteres.
Demasiados enlaces en el comentario.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
Has alcanzado el límite diario de comentarios.
Demasiados comentarios seguidos. Espera un rato.
No se ha podido enviar el correo de confirmación. Inténtalo de nuevo en unos minutos.