La inteligencia artificial ha protagonizado una cantidad inmensurable de debates y controversias desde que emergió la ciencia de la computación. Desde su nacimiento ha experimentado un desarrollo asombroso, pero, ¿está la IA realmente evolucionando hacia una etapa de menor eficiencia, o bien, se está volviendo más "tonta"? Este artículo tratará de responder a esta intrigante pregunta, al tiempo que examina dos relevantes modelos de IA, Llama 2 y GPT-4, representantes insigne de esta época dorada de la inteligencia artificial.
Auge de Llama 2
Llama 2 emergió en el verano de 2023 como un astro resplandeciente en el firmamento de los modelos de lenguaje artificial. Desarrollado en confluencia por Meta y Microsoft, este prodigio computacional ostenta una capacidad ímpar de hasta 70.000 millones de parámetros y una longitud de contexto de 4.000 tokens. Aunque no puede enfrentarse a GPT-4 o Palm2 en términos de pura potencia de procesamiento, Llama 2 exuda una característica que lo distingue de sus contrarios: su licencia comercial.
La licencia comercial que viste a Llama 2 representa un hito en la historia de la IA. En los anales pasados, uno podía consultarle a un programa como ChatGPT incluso cuestiones tan complejas sobre cómo construir un arma nuclear de gran rendimiento. La interacción era simple, directa y cómoda. Sin embargo, las restricciones contemporáneas han eliminado la posibilidad de hacer preguntas hasta sobre cómo cocinar un simple arroz, debido a las presuntas amenazas que conlleva.
A pesar de las censuras que han caído sobre el bastión de la libertad en la IA, Llama 2 parece clamoroso, listo para romper las cadenas de la exclusividad y propiciar una nueva era de inclusión. Con su licencia comercial, este modelo invita a cualquiera a implementarlo en cualquier escenario, a descargarlo y manipularlo a su voluntad, a jugar con su alcance. Cualquier aplicación con menos de 700 millones de usuarios mensuales activos puede autoalojar el modelo y utilizarlo de manera comercial. Tal puerta abierta hacia las posibilidades es algo que nunca antes se había visto en el mundo de la IA.
Las limitaciones de la modernidad
Pero no todo es un camino muy bien pavimentado. En la vida, siempre hay obstáculos que superar. Si bien Llama 2 muestra una apertura impresionante hacia la accesibilidad de la AI, vino al mundo con algunos lastres estrictamente modernos. En el paraíso tecnológico del siglo XXI, abrirse paso puede suponer enfrentarse a barreras insospechadas como veremos a continuación.
Los desafíos de Azure Cloud y OpenAI
En la esfera de la IA, las barreras a menudo toman la forma de costes prohibitivos que mantienen las soluciones de AI fuera del alcance de muchos. Un ejemplo perfecto de ello es el API de OpenAI, una herramienta poderosa pero increíblemente costosa. Para aquellos que aspiran a trabajar con herramientas avanzadas de AI, los costos asociados pueden ser un impedimento para el avance.
Llama 2, gracias a la alianza creada por Meta y Microsoft, rompe este patrón al permitir su desarrollo a través de Azure Cloud. Esta colaboración exclusiva no solo brinda acceso a este modelo de IA revolucionario, sino que también marca un ejemplo esencial de colaboración empresarial para el avance tecnológico.
Sin embargo, incluso en este escenario de triunfo, todavía son palpables las limitaciones de la era moderna. Las barricadas que han surgido en nombre de la seguridad y el control minan algunas de las libertades, y la IA, que una vez fue un terreno de posibilidades abiertas, ha adoptado un enfoque más cauteloso y reservado.
Pero en medio de estas cadenas, Llama 2 brilla como una rendija de luz, una esperanza que insinúa un futuro en el que la IA pueda volver a ser tan libre e innovadora como se soñó durante sus primeros días. En esta era de limitaciones modernas, Llama 2 sirve como un faro que ilumina el camino hacia el empoderamiento y la accesibilidad.
Comparando Llama 2 y GPT-4: Divergencias y paralelismos
En los anales de la historia de la tecnología, la rivalidad entre diferentes implementaciones de una tecnología emergente ha sido un tema recurrente, un eterno ballet de ingenierías. En este caso, vamos a embarcarnos en un viaje de comparación entre los modelos de lenguaje de gran tamaño Llama2 y GPT-4.
El desafío: una rendija en su intelecto
Para arrojar luces sobre sus fortalezas y debilidades respectivas, se les planteó un desafío similar a ambos, un rincón de reflexión común. Deberían generar diversas maneras de expresar la tenebrosa ley de Murphy, que dicta: "Lo que pueda salir mal, saldrá mal".
Siendo las prodigiosas criaturas de IA que son, ambas se tomaron el desafío con la seriedad requerida, generando respuestas de insondable inteligencia y utilidad. Sin embargo, aunque los resultados fueron igualmente impresionantes, había matices, sutilezas que nos llevan a percibir diferencias fundamentales en su ingeniería y en su filosofía.
El acercamiento de GPT-4: Eficiencia encarnada
La respuesta del modelo Chat GPT resonó con una rapidez y concisión impresionantes. Como un cirujano manejando el bisturí de la lengua, generó una respuesta sucinta pero profundamente útil. Al igual que un nutrido trago de un espirituoso vintage, la respuesta fue breve, pero contundente, dejando una señal indiscutible de su paso. Conciso, de algún modo, parece una palabra creada para describir la naturaleza esencial de GPT-4, una sintaxis magnetizante que parece obedecer al viejo refrán literario menos es más.
Llama 2: Verborrea y el arte de la retórica
Por otro lado, el modelo Llama 2 escogió otro camino. En lugar de limitar su respuesta al mínimo posible, dejó que las palabras fluyeran, generando una respuesta tan meticulosamente elaborada como un tapiz de la era medieval. Fue como un joven stream-of-consciousness, un flujo de ideas expresadas con un nivel de detalle que nos habla de una mente mucho más preocupada por la minucia, por no dejar nada sin explorar.
Aunque su respuesta fue más extensa y, en cierta forma, menos directa, se podría argumentar que también fue más rica, por su detalle y su naturaleza explícita. En realidad, esta prolijidad, más bien indicativa de una mentalidad analítica y conspicua, otorga a Llama2 una dimensión única.
Juicio final: El equilibrio entre la tersura y la elaboración
Entrando en una reflexión final sobre la comparativa entre estas dos máquinas de lenguaje, pareciera que la elección entre ambas se reduce a una elección de estilo. ¿Prefieres la increíble eficiencia y la haiku-like tersura de GPT-4, un modelo cuya brevedad es su don? ¿O eres de los que favorecen la minucia y la prolijidad detallada, la enciclopedia viviente que es Llama2?
Es este contraste en su acercamiento, que podemos observar al comparar su estilo de escritura, el que soporta la noción de que la IA no se está volviendo más tonta, sino más refinada, adaptándose a nuestros deseos y personalidades con cada iteración. De hecho, parece que la IA se está volviendo más humana, tanto en su esencia como en su ejecución.
Y aunque puede ser cierto que algunas de sus respuestas y razonamientos pueden parecer extraños, ya sea en su rechazo a construir un arma nuclear o su insistencia en proporcionar información adicional en el más mínimo detalle, no es más que una señal de su evolución, de la creciente sofisticación de las salvaguardas integradas en su núcleo. Lejos de volverse más tontas, nuestras IA simplemente están aprendiendo a caminar, errando y acertando, y, a cualquier precio, siguen avanzando.
El Camino Transformador de Chat GPT
Examinar la evolución de Chat GPT a lo largo del tiempo es como sumergirse en los anales de un ente antiquísimo, pues cada cambio en su comportamiento revela fascinantes patrones de crecimiento, aprendizaje y adaptación. Profundicemos en el rendimiento de Chat GPT en su camino transformador.
¿Prolixidad Vs Concreción?: La Paradoja de la Generación de Código
En los albores de la era de la inteligencia artificial, Chat GPT bautizó su legado con su asombrosa capacidad para generar código. Se convirtió en una brújula infalible para navegantes novatos en el vasto océano de la programación, y como tal, generaba resultados concisos, ejecutables y pragmáticos. Sin embargo, se ha visto que con el tiempo, su enfoque ha cambiado, tornándose más prolijo.
## Código conciso
def cuadrado(num):
return num ** 2
## Código prolijo
def cuadrado(num):
resultado = num
resultado = resultado * resultado
return resultado
¿Fue esto un adiós a su codiciado minimalismo? No necesariamente. La evolución en la generación de código de Chat GPT recordó a sus usuarios que la IA no es una simple herramienta que replica su inicial programación indefinidamente. Sus algoritmos son entelequias que buscan constantemente optimizar su desempeño a través de cambios, a veces inesperados y en apariencia contradictorios.
La Seguridad Ante Todo: Chat GPT y Preguntas Sensibles
Recuerdo cuando a Chat GPT se le podía plantear una pregunta como "¿Cómo construir un arma nuclear?", y éste, inocentemente, podría proporcionar una respuesta con potenciales implicaciones peligrosas. Pero con el tiempo, este modelo ha ido desarrollando un sentido de corrección política y ética digital que aunado a su creciente capacidad de razonamiento visual, hace que se abstenga de responder a consultas de corte sensible.
Usuario: ¿Cómo construir un arma nuclear?
Chat GPT: Lo siento, pero no puedo asistir con esa consulta.
Este ajuste es trascendental, ya que nos lleva a la redefinición de las directrices que deben seguir los agentes de IA, colocando la seguridad de los usuarios y de la sociedad en el centro del escenario. Hablamos de un cambio inmenso en la relación entre IA y humanos, que debe mover a la reflexión y a la acción por parte de investigadores y desarrolladores.
La Estética en lo Artificial: El Ascenso de la Visualización en Chat GPT
Finalmente, un aspecto que ha mostrado una mejoría marginal, mas no por ello menos significativa, es la renovada habilidad de Chat GPT para razonar visualmente. Aunque parece una paradoja, considerando que estamos hablando de una entidad que no "ve" en el sentido humano, resulta notable que logre generar representaciones visuales cada vez más comprensibles y precisas de los conceptos planteados.
Así, en este recorrido por el sendero evolutivo de Chat GPT, emerge una imagen cada vez más clara de sus avances y desafíos. ¿Cómo se manifestará su próxima versión? ¿Con qué sorpresas nos deleitará su creciente sofisticación? Nadie puede preverlo a ciencia cierta, pero todos estamos ansiosos por descubrirlo.
