La inteligencia artificial está siendo una de las tecnologías más influyentes e importantes en la actualidad y las posibilidades de generar ingresos a través de su venta podría ser beneficioso para cualquier compañía. Sin embargo, Meta decidió regalar lo que ellos consideran como uno de los mejores modelos de IA en todo el mundo.
Meta lanzó su nuevo modelo de IA denominado Llama 3.1, una propuesta de código abierto que se establece como un contrincante directo del GPT-4o de OpenAI y de Claude 3.5 Sonnet de Anthropic. De acuerdo con las comparaciones realizadas mediante evaluaciones de rendimiento y eficiencia utilizados por la industria, supera a los modelos mencionados en varios puntos de referencia.
La propuesta de desarrollo en Meta es clara y contestataria. El lanzamiento evidencia que está promoviendo una alternativa más abierta, a diferencia de la mayoría de las empresas de IA que mantienen un enfoque cerrado.
Sin embargo, eso trae consigo otros tipos de riesgos, que han puesto en el centro del debate a la compañía. A pesar de que el gigante tecnológico entrene el modelo para que no produzca resultados perjudiciales, existe la posibilidad de modificarse y eliminar esas restricciones.
Lo cierto es que esta decisión de Meta de poner a disposición al público su IA trae consigo otro tipo de beneficio. Los anteriores lanzamientos de Llama ayudaron a la empresa a asegurarse una posición influyente entre los investigadores, desarrolladores y startups.
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Adicionalmente, el Llama 3.1, a pesar de considerarse un código abierto, Meta impone restricciones a su uso, cuestionando ese título; por ejemplo, limita la escala a la que puede utilizarse el modelo en productos comerciales.
La nueva versión de Llama tiene 405,000 millones de parámetros o elementos modificables. Meta ya había lanzado dos versiones más pequeñas de Llama 3, una con 70,000 millones de parámetros y otra con 8,000 millones.
La carta de Zuckerberg
En una carta al público, inspirada en el lanzamiento del nuevo modelo, Mark Zuckerberg, CEO de Meta, comparó a Llama con el sistema operativo de código abierto Linux.
Cuando Linux despegó a finales de los 90 y principios de los 2000, muchas grandes empresas tecnológicas apostaron por alternativas cerradas y criticaron el software de código abierto por arriesgado y poco fiable. Hoy, sin embargo, Linux se utiliza ampliamente en la computación en nube y es el núcleo del sistema operativo Android.
Zuckerberg cree que el código abierto es beneficioso para los desarrolladores, ya que les permite controlar su propio destino, proteger sus datos y operar de manera más eficiente y asequible. Para sustentar lo anterior, Meta trabaja en conjunto con empresas como Amazon, Databricks y NVIDIA para apoyar a los desarrolladores en la personalización y uso de estos modelos.
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Desde la perspectiva de Meta, el código abierto permite a la empresa desarrollar mejores tecnologías sin quedar atrapada en ecosistemas cerrados. Zuckerberg sostuvo que abrir Llama no compromete la ventaja técnica de Meta y es consistente con el historial de la empresa de éxito en proyectos de código abierto como PyTorch y React, dos bibliotecas de programación populares.
Finalmente, el CEO de Meta argumentó que el código abierto es esencial para un futuro positivo de la inteligencia artificial por el aumento de la productividad y creatividad humana, además de distribuir los beneficios de manera equitativa. Por otra parte, insiste por un enfoque de código abierto para garantizar la seguridad, ya que, según explicó, permite una mayor transparencia y escrutinio. “La comunidad de IA abierta será más segura y próspera. Estados Unidos y sus aliados deben liderar con innovación descentralizada y abierta para mantener una ventaja sostenible” indicó Zuckerberg.
¿Qué es un modelo de IA de código abierto?
En resumidas cuentas, la IA de código abierto es una tecnología de inteligencia artificial que está disponible públicamente para uso comercial y no comercial bajo varias licencias.
Se caracteriza por la disponibilidad de sus componentes para los usuarios que les permiten estudiar cómo funciona el sistema e inspeccionar sus componentes. Estos modelos vienen con conjuntos de datos, interfaces listas para usar y algoritmos pre construidos para ayudar a los desarrolladores en el proceso de innovación en sus aplicaciones.
De igual forma, este tipo de modelos están diseñados para ser modificados y ser adaptarlos a las necesidades específicas. Estas versiones modificadas pueden compartirse posteriormente con el público para cualquier propósito.
Características destacadas de Llama 3.1
- Código abierto: Una de las características más importantes de Llama 3.1 es que su código fuente está disponible públicamente. Esto significa que investigadores, desarrolladores y empresas pueden acceder a él, modificarlo y utilizarlo para crear sus propias aplicaciones.
- Potente y versátil: Llama 3.1 es capaz de generar texto de alta calidad, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a cualquier tipo de preguntas.
- Mejora en la generación de código: Una de las áreas en las que Llama 3.1 mostró una mejora significativa es en la generación de código. Puede ayudar a los programadores a escribir código de manera más eficiente y a encontrar errores.
- Capacitación en una amplia variedad de datos: Llama 3.1 fue entrenado con una gran cantidad de datos de texto, lo que le permite comprender y generar respuestas sobre una amplia gama de temas.
Es importante que quienes quieran acceder al modelo de Meta, deben tener presente las exigencias de hardware que requiere el máximo funcionamiento del Llama 3.1. Una GPU de alta gama, como las Nvidia RTX o las AMD Radeon con arquitectura reciente, es esencial para acelerar los cálculos.
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En cuanto a la memoria y almacenamiento, se requiere una cantidad considerable de espacio en la RAM para cargar los datos y el modelo en la memoria, dependiendo el tamaño del modelo, es la cantidad de RAM necesaria. Lo mismo pasa con el almacenamiento, una SDD de alta velocidad es lo más recomendable.
En cuanto los requerimientos de software, se necesita un framework de deep learning para desarrollar cualquier tipo de lenguaje. PyTorch o TensorFlow son los más populares del mercado. De igual forma, se necesitará un entorno de desarrollo integrado para escribir y ejecutar código, Visual Studio Code o PyCharm.
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