IA generativa en un punto de inflexión: ¿qué sigue para la adopción en el mundo real?
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La IA generativa se está adoptando cada vez más, especialmente en las empresas.
Más recientemente, por ejemplo, Walmart anunció la implementación de una aplicación de IA de generación para 50.000 empleados fuera de las tiendas. Como informa Axios, la aplicación combina datos de Walmart con modelos de lenguaje grande (LLM) de terceros y puede ayudar a los empleados con una variedad de tareas, desde acelerar el proceso de redacción hasta actuar como socio creativo, resumir documentos grandes y más. /p>
Implementaciones como esta están ayudando a impulsar la demanda de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) necesarias para entrenar potentes modelos de aprendizaje profundo. Las GPU son procesadores informáticos especializados que ejecutan instrucciones de programación en paralelo en lugar de secuencialmente, como lo hacen las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales.
Según el Wall Street Journal, entrenar estos modelos "puede costar a las empresas miles de millones de dólares, debido a los grandes volúmenes de datos que deben ingerir y analizar". Esto incluye todos los LLM básicos y de aprendizaje profundo, desde GPT-4 hasta LaMDA, que impulsan las aplicaciones de chatbot ChatGPT y Bard, respectivamente.
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Regístrate ahora Montando la ola de la IA generativaLa tendencia Gen AI está dando un fuerte impulso a Nvidia, el principal proveedor de estas GPU: la compañía ha anunciado resultados sorprendentes para su último trimestre. Al menos para Nvidia, este es un momento de exuberancia, ya que parece que casi todo el mundo está intentando hacerse con su GPU.
Erin Griffiths escribió en The New York Times que las empresas emergentes y los inversores están tomando medidas extraordinarias para obtener estos chips: "Más que dinero, talento en ingeniería, publicidad o incluso ganancias, las empresas tecnológicas necesitan desesperadamente GPU este año".< /p>
En su boletín Stratechery de esta semana, Ben Thompson lo llama "Nvidia en la cima de la montaña". Continuando con este impulso, Google y Nvidia anunciaron una asociación mediante la cual los clientes de la nube de Google tendrán un mayor acceso a la tecnología impulsada por las GPU de Nvidia. Todo esto habla de la escasez actual de estos chips ante la creciente demanda.
¿Esta demanda actual marca el momento cumbre de la generación de IA, o podría más bien indicar el comienzo de la n...
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La IA generativa se está adoptando cada vez más, especialmente en las empresas.
Más recientemente, por ejemplo, Walmart anunció la implementación de una aplicación de IA de generación para 50.000 empleados fuera de las tiendas. Como informa Axios, la aplicación combina datos de Walmart con modelos de lenguaje grande (LLM) de terceros y puede ayudar a los empleados con una variedad de tareas, desde acelerar el proceso de redacción hasta actuar como socio creativo, resumir documentos grandes y más. /p>
Implementaciones como esta están ayudando a impulsar la demanda de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) necesarias para entrenar potentes modelos de aprendizaje profundo. Las GPU son procesadores informáticos especializados que ejecutan instrucciones de programación en paralelo en lugar de secuencialmente, como lo hacen las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales.
Según el Wall Street Journal, entrenar estos modelos "puede costar a las empresas miles de millones de dólares, debido a los grandes volúmenes de datos que deben ingerir y analizar". Esto incluye todos los LLM básicos y de aprendizaje profundo, desde GPT-4 hasta LaMDA, que impulsan las aplicaciones de chatbot ChatGPT y Bard, respectivamente.
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Erin Griffiths escribió en The New York Times que las empresas emergentes y los inversores están tomando medidas extraordinarias para obtener estos chips: "Más que dinero, talento en ingeniería, publicidad o incluso ganancias, las empresas tecnológicas necesitan desesperadamente GPU este año".< /p>
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