La inteligencia artificial está llegando a unos puntos insospechados apenas unos años atrás. Los modelos de lenguaje pueden crear libros, componer canciones o diseñar una página web, incluso empiezan a tomar decisiones como los humanos y entender los sentimientos de los usuarios.

La IA no deja de avanzar, pero le falta una cualidad elemental de todo humano: la capacidad de aprender de la experiencia. Los desarrolladores aún necesitan dedicar horas y horas al entrenamiento de chatbots y asistentes.

Un paso más cerca de la AGI

La inteligencia artificial general (AGI) es el sueño de gigantes como OpenAI con ChatGPT y Google con Gemini, pero aún es pronto para hablar de una IA que supere las capacidades humanas. Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han demostrado que esta realidad podría estar más cerca.

Un equipo de desarrolladores ha diseñado un LLM que sigue mejorando con el uso modificando sus propios parámetros. Si realizas una consulta o se enfrenta a una situación nueva, aprenderá de la pregunta y la respuesta para recordarla en el futuro.

Este avance es uno de los más importantes en materia de IA en los últimos años. Los gigantes de la industria ya no se tienen que preocupar de entrenar sus modelos con cientos de horas de contenido, documentos e imágenes.

La inteligencia artificial podrá entrar en una nueva fase, un paso más cerca de la AGI. La mayoría de los modelos de IA solo pueden repetir patrones con los que previamente han sido entrenado, ahora pueden incorporar nueva información y recordarla.

La IA aprende de sus propios datos de entrenamiento

El funcionamiento del modelo que el MIT ha denominado como Self Adapting Language Models (SEAL) es simple: la IA aprende continuamente con las interacciones de los usuarios. Cuanto más la utilices, más precisas serán las respuestas.

Además, la inteligencia artificial tendrá más capacidad para generar respuestas personalizadas. Los chatbots de IA comprenderán los intereses y las preferencias del usuario, ya no son una simple máquina que repite patrones.

El Self Adapting Language Models es un LLM que aprende a generar sus propios datos de entrenamiento sintéticos gracias a un procedimiento de actualización basado en la entrada de información que recibe.

“La idea inicial era explorar si los tokens podían generar una actualización eficaz de un modelo”, en declaraciones de Jyothish Pari, profesor del MIT que participó en el desarrollo de SEAL, según recoge Wired. 

“Los LLM actuales son potentes, pero no queremos que su conocimiento se detenga”, ha añadido Pulkit Agrawal, investigador del MIT que ha supervisado el proyecto. 

Las primeras pruebas se han realizado en versiones más pequeñas de dos modelos de código abierto: Llama de Meta y Qwen de Alibaba. Los investigadores aseguran que han conseguido un nuevo modelo de “razonamiento” más humano, SEAL debería funcionar con un LLM mucho más potente.

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Etiquetas: estudios, Inteligencia artificial