OpenAI está reduciendo el precio de la API GPT-3: he aquí por qué es importante
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OpenAI está reduciendo el precio de su servicio API GPT-3 hasta en dos tercios, según un anuncio en el sitio web de la empresa. El nuevo plan de precios, que entrará en vigencia el 1 de septiembre, puede tener un gran impacto en las empresas que crean productos además del modelo insignia de idiomas grandes (LLM) de OpenAI.
El anuncio se produce cuando en los últimos meses se ha visto un creciente interés en los LLM y sus aplicaciones en diferentes campos. Y los proveedores de servicios deberán adaptar sus modelos comerciales a los cambios en el mercado de LLM que crece y madura rápidamente.
El nuevo precio de la API de OpenAI destaca algunos de estos cambios en curso.
Un mercado más grande con más jugadoresLa arquitectura Transformer, presentada en 2017, allanó el camino para los principales modelos de lenguaje actuales. Los transformadores son adecuados para procesar datos secuenciales como texto y son mucho más eficientes que sus predecesores (RNN y LSTM) a gran escala. Los investigadores han demostrado constantemente que los transformadores se vuelven más potentes y precisos a medida que se amplían y se entrenan en conjuntos de datos más grandes.
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registrarse aquíEn 2020, los investigadores de OpenAI presentaron GPT-3, que resultó ser un punto de inflexión para los LLM. GPT-3 mostró que los LLM son "aprendices bajos", lo que básicamente significa que pueden realizar nuevas tareas sin pasar por ciclos de capacitación adicionales y mostrándoles algunos ejemplos sobre la marcha. Pero en lugar de hacer que GPT-3 esté disponible como modelo de código abierto, OpenAI decidió lanzar una API comercial como parte de su esfuerzo por encontrar formas de financiar su investigación.
GPT-3 ha aumentado el interés en las aplicaciones LLM. Una gran cantidad de empresas y nuevas empresas han comenzado a crear nuevas aplicaciones con GPT-3 o a integrar el LLM en sus productos existentes.
El éxito de GPT-3 ha animado a otras empresas a lanzar sus propios proyectos de investigación LLM. Google, Meta, Nvidia y otras grandes empresas de tecnología han acelerado el trabajo en LLM. En la actualidad, hay varios LLM que igualan o superan a GPT-3 en tamaño o rendimiento de referencia, incluidos OPT-175B de Meta, Chinchilla de DeepMind, PaLM de Google y Megatron MT-NLG de Nvidia.
GPT-3 también desencadenó el lanzamiento de varios proyectos de código abierto destinados a hacer que los LLM estén disponibles para una audiencia más amplia. BLOOM de BigScience y GPT-J de EleutherAI son dos ejemplos de LLM de código abierto disponibles de forma gratuita.
Y OpenAI ya no es la única empresa que brinda servicios de API LLM. Hugging Face, Cohere y Humanloop son algunos de los otros jugadores en el campo. Hugging Face proporciona una amplia variedad de transformadores diferentes, todos disponibles como plantillas de código abierto descargables o mediante llamadas API. Hugging Face lanzó recientemente un nuevo servicio LLM impulsado por Microsoft Azure, que OpenAI también usa para su API GPT-3.
El creciente interés por los LLM y la diversidad de soluciones son dos elementos que ejercen presión sobre el servicio de API...
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OpenAI está reduciendo el precio de su servicio API GPT-3 hasta en dos tercios, según un anuncio en el sitio web de la empresa. El nuevo plan de precios, que entrará en vigencia el 1 de septiembre, puede tener un gran impacto en las empresas que crean productos además del modelo insignia de idiomas grandes (LLM) de OpenAI.
El anuncio se produce cuando en los últimos meses se ha visto un creciente interés en los LLM y sus aplicaciones en diferentes campos. Y los proveedores de servicios deberán adaptar sus modelos comerciales a los cambios en el mercado de LLM que crece y madura rápidamente.
El nuevo precio de la API de OpenAI destaca algunos de estos cambios en curso.
Un mercado más grande con más jugadoresLa arquitectura Transformer, presentada en 2017, allanó el camino para los principales modelos de lenguaje actuales. Los transformadores son adecuados para procesar datos secuenciales como texto y son mucho más eficientes que sus predecesores (RNN y LSTM) a gran escala. Los investigadores han demostrado constantemente que los transformadores se vuelven más potentes y precisos a medida que se amplían y se entrenan en conjuntos de datos más grandes.
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GPT-3 ha aumentado el interés en las aplicaciones LLM. Una gran cantidad de empresas y nuevas empresas han comenzado a crear nuevas aplicaciones con GPT-3 o a integrar el LLM en sus productos existentes.
El éxito de GPT-3 ha animado a otras empresas a lanzar sus propios proyectos de investigación LLM. Google, Meta, Nvidia y otras grandes empresas de tecnología han acelerado el trabajo en LLM. En la actualidad, hay varios LLM que igualan o superan a GPT-3 en tamaño o rendimiento de referencia, incluidos OPT-175B de Meta, Chinchilla de DeepMind, PaLM de Google y Megatron MT-NLG de Nvidia.
GPT-3 también desencadenó el lanzamiento de varios proyectos de código abierto destinados a hacer que los LLM estén disponibles para una audiencia más amplia. BLOOM de BigScience y GPT-J de EleutherAI son dos ejemplos de LLM de código abierto disponibles de forma gratuita.
Y OpenAI ya no es la única empresa que brinda servicios de API LLM. Hugging Face, Cohere y Humanloop son algunos de los otros jugadores en el campo. Hugging Face proporciona una amplia variedad de transformadores diferentes, todos disponibles como plantillas de código abierto descargables o mediante llamadas API. Hugging Face lanzó recientemente un nuevo servicio LLM impulsado por Microsoft Azure, que OpenAI también usa para su API GPT-3.
El creciente interés por los LLM y la diversidad de soluciones son dos elementos que ejercen presión sobre el servicio de API...
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