Principales 8 tendencias de IA de 2023 Un año en revisión

Las 8 principales tendencias de IA de 2023 Un año en revisión

A medida que las hojas se vuelven doradas y el frío de diciembre se instala, es hora de reflexionar sobre un año que presenció avances notables en el campo de la inteligencia artificial. 2023 no fue simplemente un año de progreso; fue un año de triunfos, un año en el que se empujaron y remodelaron constantemente los límites de lo que la IA puede lograr. Desde avances revolucionarios en las capacidades de los LLM hasta la aparición de agentes autónomos que podían navegar e interactuar con el mundo como nunca antes, el año fue un testimonio del potencial ilimitado de esta tecnología transformadora.

En esta exploración exhaustiva, nos sumergiremos en las ocho tendencias clave que definieron el 2023 en IA, descubriendo las innovaciones que están remodelando industrias y prometen revolucionar nuestro futuro. Así que prepárense, entusiastas de la IA, mientras emprendemos un viaje a través de un año que quedará grabado para siempre en los anales de la historia tecnológica.

Afinamiento de RLHF y DPO

En el 2023 se observaron avances significativos en el mejoramiento de las capacidades de los Modelos de Lenguaje Amplio (LLM) para comprender y satisfacer la intención del usuario. Surgieron dos enfoques clave:

• Aprendizaje Reforzado con Retroalimentación Humana (RLHF): Este método aprovecha la retroalimentación humana para guiar el proceso de aprendizaje del LLM, permitiendo una mejora continua y una adaptación a las necesidades y preferencias cambiantes del usuario. Este enfoque interactivo facilita el desarrollo de comprensión y capacidades de toma de decisiones matizadas del LLM, especialmente en dominios complejos o subjetivos.
• Optimización Directa de Preferencias (DPO): DPO ofrece una alternativa más simple, optimizando directamente las preferencias del usuario sin necesidad de señales explícitas de refuerzo. Este enfoque prioriza la eficiencia y la escalabilidad, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren una adaptación y despliegue más rápidos. Su naturaleza simplificada permite a los desarrolladores ajustar rápidamente el comportamiento del LLM en base a la retroalimentación del usuario, asegurando una alineación con las preferencias cambiantes.

Aunque RLHF y DPO representan avances significativos en el desarrollo de LLMs, complementan, en lugar de reemplazar, los métodos existentes de afinamiento:

• Controla los costos de la IA a través de la gestión ágil de proyectos de ciencia de datos
• El futuro de los GPT de OpenAI Análisis DAFO 2024
• Mosaicos fotográficos con vecinos más cercanos Aprendizaje automático para el arte digital

• Preentrenamiento: Entrenar a un LLM con un enorme conjunto de datos de texto y código, permitiéndole aprender capacidades de comprensión del lenguaje de propósito general.
• Afinamiento: Entrenar aún más a un LLM en una tarea o conjunto de datos específicos, adaptando sus habilidades a un dominio o aplicación en particular.
• Aprendizaje multitarea: Entrenar a un LLM en varias tareas simultáneamente, permitiéndole aprender representaciones compartidas y mejorar el rendimiento en cada tarea.

Abordando los desafíos de eficiencia de los LLMs:

Con el aumento de las capacidades de los LLMs, las limitaciones computacionales y de recursos se convirtieron en una preocupación significativa. En consecuencia, la investigación en 2023 se centró en mejorar la eficiencia de los LLM, lo que llevó al desarrollo de técnicas como:

• FlashAttention: Este nuevo mecanismo de atención reduce significativamente el costo computacional de los LLMs. Esto permite una inferencia y entrenamiento más rápidos, haciendo que los LLMs sean más factibles para entornos con limitaciones de recursos y facilitando su integración en aplicaciones del mundo real.
• LoRA y QLoRA: Técnicas como LoRA y QLoRA, también introducidas en 2023, ofrecen una manera liviana y eficiente de afinar los LLMs para tareas específicas. Estos métodos se basan en adaptadores, que son pequeños módulos agregados a una arquitectura de LLM existente, lo que permite la personalización sin requerir el reentrenamiento de todo el modelo. Esto conlleva a ganancias significativas en eficiencia, tiempos de despliegue más rápidos y mejor adaptabilidad a tareas diversas.

Estos avances abordan la creciente necesidad de LLMs eficientes y allanan el camino para su adopción más amplia en diversos dominios, democratizando en última instancia el acceso a esta poderosa tecnología.

La Generación Mejorada por Recuperación de Información (RAG) se Popularizó:

Mientras que los LLM puros ofrecen un inmenso potencial, persisten preocupaciones respecto a su precisión y fundamentos fácticos. La Generación con Recuperación de Información (RAG, por sus siglas en inglés) ha surgido como una solución prometedora que aborda estas preocupaciones al combinar LLMs con bases de datos o conocimientos existentes. Este enfoque híbrido ofrece varias ventajas:

• Error Reducido: Al incorporar información factual de fuentes externas, los modelos RAG pueden generar resultados más precisos y confiables.
• Mejor Escalabilidad: Los modelos RAG se pueden aplicar a conjuntos de datos grandes sin necesidad de los recursos de entrenamiento masivo requeridos por los LLMs puros.
• Menor Costo: Utilizar recursos de conocimiento existentes reduce el costo computacional asociado con el entrenamiento y ejecución de los LLMs.

Estas ventajas han posicionado a los RAG como una herramienta valiosa para diversas aplicaciones, como motores de búsqueda, chatbots y generación de contenido.

Agentes Autónomos

El año 2023 resultó ser un año crucial para los agentes autónomos, con un progreso significativo empujando los límites de sus capacidades. Estas entidades impulsadas por IA son capaces de navegar de manera independiente en entornos complejos, tomar decisiones informadas e interactuar con el mundo físico. Varios avances clave alimentaron este progreso:

Navegación de Robots

• Fusión de Sensores: Algoritmos avanzados para la fusión de sensores permitieron a los robots integrar de manera fluida datos de diversas fuentes, como cámaras, LiDAR y odómetros, lo que lleva a una navegación más precisa y robusta en entornos dinámicos y desordenados. (Fuente: https://arxiv.org/abs/2303.08284)
• Planificación de Rutas: Mejoras en los algoritmos de planificación de rutas permitieron a los robots navegar en terrenos y obstáculos complejos con una mayor eficiencia y agilidad. Estos algoritmos incorporaron datos en tiempo real de sensores para ajustar dinámicamente las rutas y evitar peligros imprevistos. (Fuente: https://arxiv.org/abs/2209.09969)

Toma de Decisiones

• Aprendizaje por Reforzamiento: Los avances en los algoritmos de aprendizaje por reforzamiento permitieron a los robots aprender y adaptarse a nuevos entornos sin programación explícita. Esto les permitió tomar decisiones óptimas en tiempo real basadas en sus experiencias y observaciones. (Fuente: https://arxiv.org/abs/2306.14101)
• Sistemas de Múltiples Agentes: La investigación en sistemas de múltiples agentes facilitó la colaboración y comunicación entre múltiples agentes autónomos. Esto les permitió abordar colectivamente tareas complejas y coordinar sus acciones para obtener resultados óptimos. (Fuente: https://arxiv.org/abs/2201.04576)

Interacción Humano-Robot

• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Los avances en NLP permitieron a los robots comprender y responder de manera más efectiva a comandos y consultas en lenguaje natural. Esto facilitó interacciones naturales e intuitivas entre humanos y robots. (Fuente: [https://arxiv.org/abs/2307.13720: https://arxiv.org/abs/2307.13720])
• Visión por Computadora: Los desarrollos en visión por computadora permitieron a los robots percibir e interpretar su entorno con mayor precisión. Esto les permitió reconocer objetos, rastrear movimientos humanos y responder adecuadamente a diversas señales sociales. (Fuente: [https://arxiv.org/abs/2304.01256: https://arxiv.org/abs/2304.01256])

Estos avances notables en agentes autónomos nos acercan a un futuro en el que máquinas inteligentes colaborarán de manera fluida con los humanos en diversos ámbitos. Esta tecnología tiene un enorme potencial para revolucionar sectores como la fabricación, la salud y el transporte, dando forma en última instancia a un futuro en el que humanos y máquinas trabajen juntos para alcanzar un mañana mejor.

El Movimiento de Código Abierto Ha Cobrado Impulso:

En respuesta a la creciente tendencia de las grandes empresas tecnológicas de privatizar la investigación y los modelos en el espacio de LLM, el año 2023 presenció un notable resurgimiento del movimiento de código abierto. Esta iniciativa impulsada por la comunidad ha generado numerosos proyectos destacados, fomentando la colaboración y democratizando el acceso a esta potente tecnología.

Modelos Base para Aplicaciones Diversas

• Llama 2: Considerado el modelo base de referencia para aplicaciones diversas, Llama 2 ofrece una potencia y versatilidad excepcionales. Este fundamento capacita a los desarrolladores para construir y mejorar las capacidades de LLM en diversos ámbitos. (Fuente: https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama)
• BLOOM: Centrado en capacidades multilingües, BLOOM admite más de 46 idiomas, lo que lo convierte en una opción ideal para proyectos que requieren alcance global y procesamiento de diferentes idiomas. (Fuente: https://huggingface.co/bigscience/bloom)
• Falcon: Entrenado con 40 mil millones de parámetros y un billón de tokens, Falcon ofrece un rendimiento impresionante en tareas de procesamiento del lenguaje natural y un modelo de licencia transparente, lo que lo convierte en una opción poderosa y accesible para investigadores y desarrolladores. (Fuente: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/falcon.md?plain=1)

Democratizando el Acceso a la Tecnología de LLM

• GPT4All: Esta interfaz fácil de usar permite a investigadores y desarrolladores con recursos computacionales limitados aprovechar el poder de los LLM de manera local. Esto reduce significativamente la barrera de entrada, fomentando una adopción y exploración más amplias. (Fuente: https://github.com/nomic-ai/gpt4all)
• Lit-GPT: Este repositorio integral sirve como un tesoro de LLM pre-entrenados disponibles para ajuste fino y exploración. Esto acelera el desarrollo y la implementación de aplicaciones derivadas, llevando los beneficios de los LLM a escenarios reales más rápidamente. (Fuente: https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt?search=1)

Mejorando las Capacidades de los LLM

• LlamaIndex: Este conjunto de herramientas desbloquea el potencial de la generación mejorada mediante recuperación con LLM. Este enfoque innovador permite a los desarrolladores crear salidas más precisas e informativas, mejorando significativamente las capacidades de los LLM en diversas tareas que requieren precisión y comprensión contextual. (Fuente: https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama)
• Megatron-Turing NLG: Desarrollado por Microsoft Research y NVIDIA, este potente modelo destaca en tareas de generación de texto, ofreciendo a los desarrolladores una herramienta sólida para crear salidas creativas e informativas. (Fuente: https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/)

APIs e Interfaces Amigables para el Usuario

• LangChain: Esta API ampliamente popular proporciona una integración fluida de LLMs en aplicaciones existentes, otorgando acceso a una amplia gama de modelos. Esto simplifica el proceso de integración, facilitando la prototipación rápida y acelerando la adopción de LLMs en diversas industrias y ámbitos. (Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=DYOU_Z0hAwo)

Estos proyectos de código abierto de LLM, con sus diversas fortalezas y contribuciones, representan los logros notables del movimiento impulsado por la comunidad en 2023. Su desarrollo y crecimiento continuo ofrecen una promesa inmensa para la democratización de la tecnología LLM y su potencial para revolucionar diversos sectores en todo el mundo.

Las grandes empresas de tecnología y Gemini ingresan al escenario de LLM

Después del éxito de ChatGPT, grandes empresas de tecnología como Google, Amazon y xAI, junto con el innovador proyecto LLM de Google llamado Gemini, se embarcaron en el desarrollo de sus propios LLM internos. Algunos ejemplos destacados incluyen:

• Grok (xAI): Diseñado teniendo en cuenta la explicabilidad y la transparencia, Grok ofrece a los usuarios información sobre el razonamiento detrás de sus resultados. Esto permite a los usuarios comprender la lógica detrás de las decisiones de Grok, fomentando la confianza en sus procesos de toma de decisiones.
• Q (Amazon): Este LLM enfatiza la velocidad y eficiencia, lo que lo hace adecuado para tareas que requieren tiempos de respuesta rápidos y alta capacidad de procesamiento. Q se integra sin problemas con la infraestructura y los servicios en la nube existentes de Amazon, proporcionando una solución accesible y escalable para diversas aplicaciones.
• Gemini (Google): Sucesor de LaMDA y PaLM, se dice que este LLM supera a GPT-4 en 30 de las 32 pruebas de referencia. Impulsa el chatbot Bard de Google y está disponible en tres versiones: Ultra, Pro y Nano.

También te puede interesar: ChatGPT vs Gemini: Un choque de titanes en el campo de la IA

LLMs multimodales

Uno de los desarrollos más emocionantes en 2023 fue la aparición de LLMs multimodales capaces de comprender y procesar diversas modalidades de datos, incluido texto, imágenes, audio y video. Este avance abre nuevas posibilidades para aplicaciones de IA en áreas como:

• Búsqueda multimodal: Los LLMs multimodales pueden procesar consultas en diferentes modalidades, lo que permite a los usuarios buscar información utilizando descripciones de texto, imágenes o incluso comandos hablados.
• Generación cruzada de modalidades: Los LLMs multimodales pueden generar resultados creativos como música, videos y poemas, inspirándose en descripciones de texto, imágenes u otras modalidades.
• Interfaces personalizadas: Los LLMs multimodales pueden adaptarse a las preferencias individuales de los usuarios al comprender sus interacciones multimodales, lo que lleva a experiencias de usuario más intuitivas y atractivas.

Recursos adicionales

• Google Cloud Blog: Búsqueda generativa de IA multimodal
• Blog de Chip Huyen: Multimodalidad y modelos LLM grandes y multimodales (LMMs)
• Blog de A3logics: LLM multimodal | Guía de expertos en IA 2024
• Artículo de Gary A. Fowler en VoAGI: Introducción a los LLMs multimodales

Desde texto a imagen a texto a video

Mientras que los modelos de difusión de texto a imagen como DALL-E 2 y Stable Diffusion dominaron la escena en 2022, 2023 presenció un gran avance en la generación de texto a video. Herramientas como Stable Video Diffusion y Pika 1.0 demuestran los avances notables en este campo, allanando el camino para:

• Creación automatizada de videos: Los modelos de texto a video pueden generar videos de alta calidad a partir de descripciones textuales, lo que facilita y agiliza la creación de videos.
• Narración mejorada: Los LLMs se pueden utilizar para crear experiencias de narración interactivas e inmersivas que combinan texto, imágenes y video.
• Aplicaciones del mundo real: La generación de texto a video tiene el potencial de revolucionar diferentes industrias, como la educación, el entretenimiento y la publicidad.

Resumiendo

A medida que 2023 llega a su fin, el panorama de la inteligencia artificial se pinta con los vibrantes colores de la innovación y el progreso. Hemos sido testigos de avances notables en diversos campos, cada uno empujando los límites de lo que la IA puede lograr. Desde las capacidades sin precedentes de LLMs hasta la aparición de agentes autónomos e inteligencia multimodal, este año ha sido un testimonio del potencial ilimitado de esta tecnología transformadora.

Sin embargo, el año aún no ha terminado. Todavía nos quedan días, semanas e incluso meses para presenciar qué otros avances pueden desplegarse. El potencial de nuevos avances en áreas como la explicabilidad, el desarrollo de IA responsable y la integración con la interacción humano-computadora sigue siendo vasto. A medida que nos encontramos en el umbral de 2024, una sensación de emoción y anticipación llena el aire.

¡Que el próximo año esté lleno de descubrimientos aún más innovadores y que sigamos utilizando la IA para el bien!

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!