1. Los nuevos modelos Llama AI de Meta son de código abierto y vienen en dos tamaños, con diferentes números de parámetros.
2. Estos modelos se entrenaron en 24.000 grupos de GPU y superan a algunos modelos rivales en las pruebas comparativas.
3. El enfoque de código abierto de Meta contrasta con el de los competidores que prefieren el trabajo de código cerrado, lo que genera un debate sobre la velocidad del desarrollo y la seguridad de la tecnología de IA.
Meta ha introducido dos nuevos modelos de IA como parte de su línea Llama de herramientas de inteligencia artificial. Estos modelos son de código abierto, lo que los distingue de las ofertas de otras empresas conocidas como OpenAI. El modelo Llama 3 8B tiene ocho mil millones de parámetros, mientras que el modelo Llama 3 70B tiene 70 mil millones de parámetros. A pesar del tamaño de los conjuntos de datos, no todas las tareas de IA requieren los parámetros más grandes posibles.
Capacitados en 24.000 clústeres de GPU, los nuevos modelos de Meta superan a algunos de sus competidores en los puntos de referencia. La empresa se centra en la mejora continua, garantizando que sus modelos de IA sigan mejorando con el tiempo con trabajo y una cantidad significativa de potencia informática. Si bien Meta adopta un enfoque de código abierto, competidores como OpenAI a menudo prefieren un trabajo de código más cerrado, lo que genera debates dentro de la comunidad de IA sobre el mejor enfoque para la velocidad y la seguridad del desarrollo.
En el mundo de la tecnología existe la preocupación de que la tecnología de inteligencia artificial esté avanzando demasiado rápido y pueda plantear riesgos para las democracias. Los nuevos modelos de IA de Meta ofrecen competencia a sus pares y rivales, ampliando los límites de las capacidades de IA. El compromiso de la empresa con el desarrollo de código abierto la distingue en la industria, fomentando la innovación y la colaboración. A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando, los nuevos modelos de Meta resaltan los debates y desafíos en curso que rodean el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA.
