Meta, la empresa matriz de Facebook, ha presentado recientemente LLaMA 2, un modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) de código abierto que desafía las prácticas restrictivas de los gigantes tecnológicos.
A diferencia de los sistemas de inteligencia artificial lanzados por Google, OpenAI y otros, que están fuertemente atados a modelos propietarios, Meta ha liberado el código y los datos detrás de LLaMA 2 para fomentar la colaboración global de investigadores y mejorar esta tecnología.
La naturaleza de código abierto de LLaMA 2 podría impulsar avances rápidos en el campo de la IA, democratizando la industria y brindando a los desarrolladores poderosas herramientas para crear aplicaciones innovadoras.
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Qué es LLaMa 2
LLaMA 2, un modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) de código abierto, ha irrumpido en el escenario de la inteligencia artificial gracias a Meta, la empresa matriz de Facebook. Este innovador desarrollo busca desafiar las prácticas restrictivas que han caracterizado a los gigantes tecnológicos en el pasado.
A diferencia de sus contrapartes en el campo de la inteligencia artificial, como Google y OpenAI, LLaMA 2 se destaca por su compromiso con el código abierto. Meta ha liberado tanto el código como los datos que respaldan a este poderoso modelo, con el objetivo de fomentar la colaboración global entre investigadores y propulsores de la tecnología.
Esta decisión estratégica de adoptar el código abierto podría marcar un hito en el campo de la inteligencia artificial. Al permitir que desarrolladores de todo el mundo accedan al modelo base, lo analicen y lo enriquezcan con sus aportaciones, se está allanando el camino hacia avances significativos en la IA. Este movimiento audaz tiene el potencial de democratizar una industria en constante evolución y proporcionar a los innovadores las herramientas necesarias para crear aplicaciones y soluciones revolucionarias.
LLaMA 2 representa un desafío directo para modelos de renombre como ChatGPT y Bard. Disponible en tres tamaños diferentes, con hasta 70.000 millones de parámetros, LLaMA 2 se enfrenta a los líderes del mercado y ofrece a los desarrolladores opciones flexibles para adaptarse a sus necesidades específicas.
El número de parámetros de un modelo generalmente está vinculado a su rendimiento y precisión, pero también demanda mayores recursos computacionales y datos para su entrenamiento. Sin embargo, lo que distingue a LLaMA 2 aún más es su enfoque de entrenamiento basado en el “aprendizaje reforzado por retroalimentación humana (RLHF)“. Aprendiendo de las preferencias y evaluaciones de entrenadores humanos de IA, este método de entrenamiento aporta una perspectiva única en un campo donde las alternativas son más supervisadas.
Caracterísiticas de LLama 2 que lo convierten en único
LLaMA 2, el innovador modelo lingüístico de Meta, ha irrumpido en la escena de la inteligencia artificial con una serie de características únicas que lo diferencian en el emocionante campo de la IA.
En un mundo donde la mayoría de los modelos de lenguaje se mantienen como propietarios, LLaMA 2 destaca por su enfoque audaz en el código abierto. Meta ha decidido compartir tanto el código como los datos subyacentes, allanando el camino para la colaboración global sin precedentes. Esta apertura fomenta una comunidad global de investigadores y desarrolladores que pueden trabajar juntos para mejorar y expandir la tecnología de manera colectiva.
Otra característica distintiva de LLaMA 2 es su enfoque en el aprendizaje reforzado por retroalimentación humana (RLHF). A diferencia de los métodos más tradicionales, este modelo se nutre de las preferencias y evaluaciones de entrenadores humanos de IA, lo que aporta un toque humano en su desarrollo. Esta aproximación única lo hace especialmente adecuado para una variedad de aplicaciones en las que se requiere una comprensión más profunda y contextual del lenguaje natural.
La flexibilidad es otra de las cartas fuertes de LLaMA 2. Disponible en varios tamaños, desde 7.000 millones hasta asombrosos 70.000 millones de parámetros, este modelo se adapta a diversas necesidades. Esto lo convierte en un desafío directo para otros modelos líderes, como ChatGPT y Bard, al ofrecer a los desarrolladores una gama de opciones para sus proyectos.
Qué se puede hacer con LLama 2
Con LLaMA 2, la última creación de Meta, se abren un sinfín de posibilidades en el mundo de la inteligencia artificial. Este modelo lingüístico de gran envergadura, basado en código abierto, ofrece un abanico de aplicaciones que podrían revolucionar diversas industrias y campos de investigación.
LLaMA 2 permite a desarrolladores y científicos aprovechar su inmenso potencial para una variedad de tareas y proyectos. Algunas de las cosas que se pueden hacer con LLaMA 2 incluyen:
- Generación de texto creativo: Gracias a su capacidad de comprensión del lenguaje natural, puede generar contenido escrito de manera creativa, ya sea para la creación de historias, poesía, contenidos publicitarios, o cualquier otro tipo de texto.
- Resumen automático de texto: Puede resumir textos extensos y complejos en resúmenes concisos, lo que resulta útil en la investigación, la redacción de informes o la generación de resúmenes de noticias.
- Asistencia en la investigación: Los investigadores pueden utilizarlo para analizar y procesar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y tendencias, y ayudar en la investigación científica en campos como la medicina, la biología y la economía.
- Atención al cliente y chatbots: Las empresas pueden implementar sistemas de atención al cliente automatizados basados en LLaMA 2 para responder a consultas de los clientes de manera más eficiente y efectiva.
- Traducción de idiomas: Puede ser entrenado para realizar traducciones precisas entre múltiples idiomas, lo que es beneficioso en un mundo cada vez más globalizado.
- Generación de contenido multimedia: Además de texto, puede utilizarse para crear contenido multimedia, como descripciones de imágenes o guiones para videos.
- Desarrollo de aplicaciones de IA: Los desarrolladores pueden integrarlo en aplicaciones y servicios para potenciar la inteligencia artificial y brindar experiencias más ricas y personalizadas a los usuarios.
- Investigación en ciencias sociales: En campos como la psicología y la sociología, LLaMA 2 puede ayudar en el análisis de datos y la generación de hipótesis.
- Generación de contenido educativo: Los educadores pueden utilizar LLaMA 2 para crear contenido educativo interactivo y personalizado, adaptado a las necesidades de los estudiantes.
LLaMA 2: Desafiando a ChatGPT y Bard
LLaMA 2 se ofrece en tres tamaños diferentes: 7.000, 13.000 y 70.000 millones de parámetros, lo que lo coloca en competencia con la serie GPT-3.5 de OpenAI que cuenta con hasta 175.000 millones de parámetros y la Bard de Google (basada en LaMDA) con 137.000 millones de parámetros. OpenAI no ha divulgado aún los parámetros de GPT-4 en su investigación.
El tamaño del modelo generalmente se correlaciona con su rendimiento, pero los modelos más grandes también requieren mayores recursos de cómputo y datos para entrenamiento.
El método de entrenamiento de LLaMA 2 es igualmente notable y difiere de las alternativas populares. Este modelo se entrena utilizando aprendizaje reforzado por retroalimentación humana (RLHF), aprendiendo de las preferencias y evaluaciones de entrenadores humanos de IA, mientras que ChatGPT emplea un enfoque supervisado basado en datos etiquetados proporcionados por anotadores humanos.
Cómo acceder y probar LLaMA 2
Dado su enfoque de código abierto, hay varias formas de interactuar con LLaMA 2. Acá te presentamos algunas de las formas más sencillas para empezar a experimentar con él de inmediato:
1. Interactuar con el demo del Chatbot
La manera más sencilla de utilizar LLaMA 2 es visitar llama2.ai, un demo del modelo de chatbot alojado por Andreessen Horowitz. Puedes hacer preguntas al modelo sobre cualquier tema o solicitar contenido creativo usando indicaciones específicas. Además, puedes cambiar el modo de chat entre equilibrado, creativo y preciso según tus preferencias. Este es el mejor punto de partida para probar este nuevo modelo.
2. Descargar el código de LLaMA 2
Si deseas ejecutar LLaMA 2 en tu máquina o modificar su código, puedes descargarlo directamente desde Hugging Face, una plataforma líder en compartir modelos de IA. Necesitarás una cuenta en Hugging Face y las bibliotecas y dependencias necesarias para ejecutar el código. Las instrucciones de instalación y documentación están disponibles en el repositorio de LLaMA.
3. Acceder a través de Microsoft Azure
Otra opción para acceder a LLaMA 2 es a través de Microsoft Azure, un servicio de computación en la nube que ofrece diversas soluciones de IA. Puedes encontrar LLaMA 2 en el catálogo de modelos de IA de Azure, donde podrás explorar, distribuir y administrar los modelos de IA. Para utilizar este servicio, necesitarás una cuenta de Azure y una suscripción. Este método se recomienda para usuarios experimentados.
4. Acceso a través de Amazon SageMaker JumpStart
También puedes probar y desplegar LLaMA 2 utilizando Amazon SageMaker JumpStart, un centro popular para algoritmos, modelos y soluciones de aprendizaje automático (ML). SageMaker JumpStart simplifica el proceso de construcción, entrenamiento y despliegue de modelos ML con unos pocos clics. Para usar este servicio, necesitarás una cuenta en Amazon Web Services y una suscripción. Este es otro método recomendado para usuarios avanzados y programadores.
5. Prueba una variante de Llama, Perplexity.ai
Perplexity.ai es un rastreador web que utiliza el aprendizaje automático para generar respuestas generales a tus preguntas y luego te ofrece una serie de enlaces a sitios web relevantes. Llama.perplexity.ai combina la potencia de LLaMA 2 y Perplexity.ai para ofrecer respuestas generales y enlaces relevantes a las consultas utilizando el nuevo modelo. Para utilizarlo, visita llama.perplexity.ai y escribe tu pregunta en el cuadro de búsqueda. Obtendrás una breve respuesta seguida de una lista de enlaces para explorar más a fondo.
Artículo publicado originalmente en 02 Ago 2023
