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Rusia no se queda atrás con ChatGPT y crea GigaChat

Como era de esperarse, los rusos no han querido quedarse atrás en el uso de ChatGPT y por supuesto en el desarrollo de su propia tecnología asociada, por eso la compañía Sbert creó GigaChat.

En una primera fase, estará disponible en modo piloto y sólo se podrá acceder a ella por invitación. La red puede responder preguntas, mantener diálogos, escribir código de programas, crear textos e imágenes basados en descripciones dentro de un mismo contexto. A diferencia de la red neuronal creada en el extranjero, GigaChat se diseñó inicialmente para soportar la interacción multimodal y comunicarse en ruso de forma más inteligente.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

«La arquitectura de GigaChat se basa en el modelo de conjunto de redes neuronales llamado NeONKA (Neural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness), que incluye varios modelos de redes neuronales junto con el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. Gracias a ello, la nueva red neuronal de Sber es capaz de abordar numerosas tareas intelectuales: mantener una conversación, redactar textos y responder a preguntas basadas en hechos. Al incorporar el modelo Kandinsky 2.1 al conjunto, la red neuronal puede crear imágenes. Tenemos previsto poner a disposición del público NeONKA 3.5 con 13.000 millones de parámetros para acelerar la evolución de la comunidad de código abierto y la inteligencia artificial. Para nosotros es muy importante permitir que el mayor número posible de estudiantes, científicos y desarrolladores con talento utilicen la última tecnología disponible», comentó Herman Gref, Consejero Delegado y Presidente del Consejo Ejecutivo de Sberbank.

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La nueva red neuronal inteligente es perfecta para profesionales de los medios de comunicación, editores, programadores, profesores, estudiantes, profesionales del marketing y otras profesiones. En el futuro, GigaChat también estará disponible para desarrolladores y empresas a través de una API en la nube.

Hasta la fecha, el modelo es una beta cerrada. Para entrar hay que solicitar la beta en un canal cerrado de Telegram para estar entre los primeros usuarios que prueben gratis la nueva red neuronal.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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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Y para eso, según The Wall Street Journal, OpenAI está debatiendo si realmente debe lanzar una nueva herramienta: una marca de agua para detectar tramposos.
En una declaración proporcionada a TechCrunch, un portavoz de OpenAI confirmó que la compañía está investigando el método de marca de agua de texto, pero dijo que está adoptando un "enfoque deliberado" debido a "las complejidades involucradas y su probable impacto en el ecosistema más amplio más allá de OpenAI".
"El método de marca de agua de texto que estamos desarrollando es técnicamente prometedor, pero tiene riesgos importantes que estamos sopesando mientras investigamos alternativas, incluida la susceptibilidad a la elusión por parte de malos actores y el potencial de afectar desproporcionadamente a grupos como los que no hablan inglés", dijo el portavoz.
Tras la publicación de la historia del Journal, OpenAI también actualizó una entrada de blog de mayo sobre su investigación sobre la detección de contenidos generados por IA. La actualización dice que la marca de agua de texto ha demostrado ser "altamente precisa e incluso efectiva contra la manipulación localizada, como la paráfrasis", pero ha demostrado ser "menos robusta contra la manipulación globalizada; como usar sistemas de traducción, reformular con otro modelo generativo o pedirle al modelo que inserte un carácter especial entre cada palabra y luego eliminar ese carácter".
Como resultado, OpenAI escribe que este método es "trivial para la elusión por parte de malos actores". La actualización de OpenAI también se hace eco del punto del portavoz sobre los no angloparlantes, escribiendo que la marca de agua de texto podría "estigmatizar el uso de la IA como una herramienta de escritura útil para los hablantes no nativos de inglés".

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