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Esta es la alternativa de código abierto de ChatGPT, pero éxito a implementarla

Para los desarrolladores valientes que quieran incursionar en el código abierto y que busquen una alternativa de ChatGPT, Philip Wang, el desarrollador responsable de la ingeniería inversa de sistemas de IA de código cerrado, lanzó PaLM + RLHF.

El sistema combina PaLM, un modelo de lenguaje grande de Google, y una técnica llamada Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF, para abreviar) para crear un sistema que pueda realizar casi cualquier tarea que ChatGPT pueda, incluida la redacción de correos electrónicos y la sugerencia de código informático.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Sin embargo, existe un problema: el sistema no ha sido entrenado con los datos de ejemplo de la web necesarios para que realmente funcione. Descargar PaLM + RLHF no instalará mágicamente una experiencia similar a ChatGPT, lo que requeriría compilar gigabytes de texto de los que el modelo puede aprender y encontrar hardware lo suficientemente robusto como para manejar la carga de trabajo de entrenamiento.

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Sebastian Raschka, un investigador de IA, señala en una publicación de LinkedIn sobre PaLM + RLHF que ampliar los flujos de trabajo de desarrollo necesarios también podría ser un desafío. «Incluso si alguien le proporciona 500 GPU para entrenar este modelo, aún necesita tener que lidiar con la infraestructura y tener un marco de software que pueda manejar eso», dijo. «Obviamente es posible, pero es un gran esfuerzo en este momento (por supuesto, estamos desarrollando marcos para hacerlo más simple, pero aún no es trivial)».

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
¿Por qué ChatGPT es malo en matemáticas?
ChatGPT buscador

Cualquier usuario asiduo de ChatGPT sabe que el modelo de lenguaje amplio de OpenAI es malo en matemáticas. Sí, claro que resolverá problemas simples como una resta, pero cuando le pides una operación relativamente básica como una multiplicación con cifras medianamente grandes, ChatGPT comienza a mostrar sus carencias. ¿Por qué ChatGPT es malo en matemáticas? Hay varias razones, pero también algunas soluciones que podrían resultar interesantes desde un punto de vista de desarrollo que vamos a tratar de explicar.
Es que las matemáticas no son lo suyo

Hay varias razones que explican por qué ChatGPT es malo en matemáticas. Quizá la más importante es el tipo de material con el que ha sido entrenado: internet. Nos explicamos. ChatGPT es un modelo de lenguaje amplio (large language model o LLM por sus siglas en inglés) diseñado para generar conversaciones similares a las que tendrían dos humanos. Para lograr esta característica fue entrenado con técnicas de deep learning, es decir, ChatGPT “aprende” de patrones y estructuras de millones de textos disponibles en internet. Con esa “fuente de conocimiento” genera respuestas relevantes según el contexto en el que se le pregunta.

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Un investigador hace creer a ChatGPT que tiene 102 años y vive en la Matrix
¿Qué es ChatGPT? Cómo usar el chatbot del que todo el mundo habla.

ChatGPT, el modelo amplio de lenguaje más utilizado y prometedor del mundo, puede usarse para extraer información sensible de un usuario, según reportó a OpenAI el investigador en ciberseguridad Johann Rehberger.

Su hallazgo, contado en un videoblog consignado por  ArsTechnica, es una fuente de preocupación, pues señala que “cada que el usuario inicia una nueva conversación ChatGPT continúa extrayendo información”.

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ChatGPT: la cantidad de recursos que necesita para funcionar se está saliendo de control
IA generativa ChatGPT.

No es un secreto que el crecimiento de la IA generativa ha requerido cantidades cada vez mayores de agua y electricidad, dado que la infraestructura necesaria para soportar estas tecnologías implica un uso intensivo de recursos. Sin embargo, un nuevo estudio de The Washington Post e investigadores de la Universidad de California, Riverside, muestra cuántos recursos necesita el chatbot de OpenAI para realizar incluso sus funciones más básicas.

En términos de uso de agua, la cantidad necesaria para que ChatGPT redacte un correo electrónico de 100 palabras depende del estado y de la proximidad del usuario al centro de datos más cercano de OpenAI. Cuanto menos prevalente sea el agua en una región determinada y cuanto más barato sea la electricidad, más probable es que el centro de datos dependa de unidades de aire acondicionado eléctricas. En Texas, por ejemplo, el chatbot solo consume un estimado de 235 mililitros para generar un correo electrónico de 100 palabras. Ese mismo correo redactado en Washington, por otro lado, requeriría 1,408 mililitros (casi un litro y medio) por correo.

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