Timothy Morano
13 de febrero de 2025 19:38

Explore cómo las leyes de escala de IA, incluidas el pretruación, el después de la capacitación y la escala de tiempo de prueba, mejoran el rendimiento y la inteligencia de los modelos de IA, lo que impulsa la demanda de informática acelerada.

Las leyes de escala de IA están revolucionando la forma en que se desarrollan y optimizan los modelos de inteligencia artificial, según un reciente Publicación de blog de Nvidia. Estas leyes describen cómo el rendimiento del modelo se puede mejorar aumentando el tamaño de los datos de capacitación, los parámetros del modelo y los recursos computacionales.

Comprender la escala previa al ejercicio

La escala previa a la altura es la piedra angular del desarrollo de la IA. Posula que al expandir los conjuntos de datos de capacitación, los parámetros del modelo y los recursos computacionales, los desarrolladores pueden lograr mejoras predecibles en la precisión e inteligencia del modelo. Este principio de escala ha llevado a la creación de grandes modelos con capacidades innovadoras, como modelos de transformadores de mil millones y billones de parámetros y la mezcla de modelos de expertos.

Técnicas de escala posterior al entrenamiento

Una vez que un modelo de base está provocado, se puede adaptar para aplicaciones específicas a través de la escala posterior al entrenamiento. Este proceso implica técnicas como ajuste, poda y destilación para mejorar la especificidad y relevancia de un modelo. La escala posterior al entrenamiento puede requerir significativamente más recursos de cómputo que previamente, lo que impulsa la demanda de informática acelerada en todas las industrias.

El papel de la escala de tiempo de prueba

La escala de tiempo de prueba, o pensamiento largo, es una técnica que aplica un esfuerzo computacional adicional durante la fase de inferencia para mejorar las capacidades de razonamiento de IA. Esto permite a los modelos abordar problemas complejos de varios pasos al razonar a través de varias soluciones. La escala del tiempo de prueba es crítica para las tareas que requieren un razonamiento detallado, como los de la atención médica y la logística.

En el sector de la salud, la escala de tiempo de prueba puede ayudar a los modelos a analizar grandes conjuntos de datos para predecir la progresión de la enfermedad y posibles complicaciones del tratamiento. En logística, puede ayudar en la toma de decisiones complejas, mejorando la pronóstico de la demanda y la gestión de la cadena de suministro.

El surgimiento de los modelos de razonamiento de IA, como el O1-Mini de Openai y DeepMind Gemini 2.0 de Google, subraya la creciente importancia de la escala de tiempo de prueba. Estos modelos requieren recursos computacionales sustanciales, destacando la necesidad de que las empresas escalen sus capacidades informáticas para admitir herramientas avanzadas de razonamiento de IA.

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