Gopher vs Galactica

Descubra los avances de vanguardia en inteligencia artificial con la exploración de DeepMind de las capacidades de procesamiento del lenguaje en IA. En el centro de esta exploración se encuentra Gopher, un modelo de lenguaje de 280 mil millones de parámetros diseñado para comprender y generar texto similar al humano. El lenguaje sirve como núcleo de la inteligencia humana, permitiéndonos expresar pensamientos, crear recuerdos y fomentar la comprensión.

Al darse cuenta de su importancia, los equipos interdisciplinarios de DeepMind se han esforzado por impulsar el desarrollo de modelos de lenguaje como Gopher, equilibrando la innovación con consideraciones éticas y seguridad. Descubra cómo estos modelos de lenguaje están avanzando en la investigación de la IA al mejorar el rendimiento en tareas que van desde la comprensión lectora hasta la verificación de hechos, al tiempo que identifica limitaciones como los desafíos del razonamiento lógico. También se presta atención a los posibles riesgos éticos y sociales asociados con los grandes modelos lingüísticos, incluida la propagación de prejuicios y desinformación, y las medidas que se están tomando para mitigar estos riesgos.

Galactica es un modelo avanzado de lenguaje grande diseñado específicamente para manejar las complejidades del conocimiento científico. Su capacidad para almacenar, combinar y razonar sobre grandes cantidades de información científica lo convierte en un recurso invaluable para superar los desafíos de la sobrecarga de información en la comunidad científica. Desarrollada por un equipo dirigido por Ross Taylor, Marcin Kardas y varios otros colaboradores, Galactica se destaca por su desempeño superior en una variedad de tareas científicas.

Al superar a los modelos existentes, como GPT-3 en sondas de conocimiento técnico y Chinchilla en MMLU matemático, Galactica ha demostrado potencial para servir como una nueva y potente interfaz para la exploración y el descubrimiento científicos. En particular, Galactica ha logrado resultados de vanguardia en tareas posteriores como PubMedQA y MedMCQA dev, lo que respalda su valor agregado para la comunidad científica. El modelo es de código abierto, lo que fomenta un amplio uso y contribución entre investigadores e instituciones de todo el mundo.