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El desarrollo de modelos básicos como modelos de lenguaje grande (LLM), transformadores de visión (ViT) y modelos multimodales marca un hito importante. Estos modelos, conocidos por su versatilidad y adaptabilidad, están remodelando el enfoque hacia las aplicaciones de IA. Sin embargo, el crecimiento de estos modelos va acompañado de un aumento considerable de la demanda de recursos, lo que hace que su desarrollo y despliegue sea una tarea que requiere un uso intensivo de recursos.

El principal desafío al implementar estos modelos básicos son sus importantes requisitos de recursos. La formación y el mantenimiento de modelos como el LLaMa-270B implican una inmensa potencia y energía computacional, lo que genera elevados costes e importantes impactos medioambientales. Esta naturaleza intensiva en recursos limita su accesibilidad, limitando la capacidad de entrenar e implementar estos modelos a entidades con recursos computacionales sustanciales.

En respuesta a los desafíos de la eficiencia de los recursos, se están dirigiendo importantes esfuerzos de investigación hacia el desarrollo de estrategias más eficientes en el uso de los recursos. Estos esfuerzos abarcan optimización de algoritmos, innovaciones a nivel de sistema y diseños de arquitectura novedosos. El objetivo es minimizar la huella de recursos sin comprometer el rendimiento y las capacidades de los modelos. Esto incluye explorar varias técnicas para optimizar la eficiencia algorítmica, mejorar la gestión de datos e innovar arquitecturas de sistemas para reducir la carga computacional.

La encuesta realizada por investigadores de la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Beijing, la Universidad de Pekín y la Universidad de Tsinghua profundiza en la evolución de los modelos básicos del lenguaje, detallando sus desarrollos arquitectónicos y las tareas posteriores que realizan. Destaca el impacto transformador de la arquitectura Transformer, los mecanismos de atención y la estructura codificador-decodificador en los modelos de lenguaje. La encuesta también arroja luz sobre los modelos básicos del habla, que pueden derivar representaciones significativas a partir de señales de audio sin procesar, y sus costos computacionales.

Los modelos básicos de visión son otra área de enfoque. Las arquitecturas de solo codificador como ViT, DeiT y SegFormer han avanzado significativamente en el campo de la visión por computadora, demostrando resultados impresionantes en la clasificación y segmentación de imágenes. A pesar de sus demandas de recursos, estos modelos han superado los límites del entrenamiento previo autosupervisado en modelos de visión.

Un área de interés creciente son los modelos básicos multimodales, cuyo objetivo es codificar datos de diferentes modalidades en un espacio latente unificado. Estos modelos suelen emplear codificadores transformadores para codificación de datos o decodificadores para generación intermodal. La encuesta analiza arquitecturas clave, como modelos de codificador múltiple y codificador-decodificador, modelos representativos en generación intermodal y su análisis de costos.

El documento ofrece una mirada en profundidad al estado actual y las direcciones futuras de los algoritmos y sistemas eficientes en recursos en los modelos básicos. Proporciona información valiosa sobre diversas estrategias empleadas para abordar los problemas planteados por la gran huella de recursos de estos modelos. El documento subraya la importancia de la innovación continua para hacer que los modelos de fundaciones sean más accesibles y sostenibles.

Las conclusiones clave de la encuesta incluyen:

  • El aumento de la demanda de recursos marca la evolución de los modelos de fundaciones.
  • Se están desarrollando estrategias innovadoras para mejorar la eficiencia de estos modelos.
  • El objetivo es minimizar la huella de recursos manteniendo el rendimiento.
  • Los esfuerzos abarcan la optimización de algoritmos, la gestión de datos y la innovación en la arquitectura del sistema.
  • El documento destaca el impacto de estos modelos en los dominios del lenguaje, el habla y la visión.

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Hola, mi nombre es Adnan Hassan. Soy pasante de consultoría en Marktechpost y pronto seré aprendiz de gestión en American Express. Actualmente estoy cursando una doble titulación en el Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur. Me apasiona la tecnología y quiero crear nuevos productos que marquen la diferencia.