Chinchilla vs Stellaris AI

Chinchilla es un modelo avanzado de inteligencia artificial con 70 mil millones de parámetros, desarrollado para optimizar tanto el tamaño del modelo como el volumen de datos de entrenamiento para un aprendizaje eficiente. Fue entrenado utilizando la extraordinaria cantidad de 1,4 billones de tokens, con énfasis en escalar el modelo y los datos proporcionalmente. Este método de entrenamiento se basa en investigaciones que sugieren que el entrenamiento óptimo ocurre cuando el tamaño del modelo y los tokens de entrenamiento aumentan en conjunto. Chinchilla comparte su presupuesto de computación con otro modelo llamado Gopher, pero se distingue por aprovechar cuatro veces más datos de entrenamiento. A pesar de esta diferencia, ambos modelos están diseñados para funcionar con la misma cantidad de FLOP, lo que garantiza una utilización eficiente de los recursos informáticos. Chinchilla aprovecha MassiveText, un vasto conjunto de datos, y emplea una adaptación del tokenizador SentencePieza para interpretar y procesar datos. Para una comprensión detallada de su arquitectura y formación, se puede consultar el artículo que detalla estos aspectos.

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