El CEO de Lenovo, Yuanqing Yang, imagina un futuro revolucionario para la inteligencia artificial generativa, caracterizado por un “modelo de fundación personal” que te comprende auténticamente y opera directamente desde tu dispositivo inteligente. En el Lenovo Tech World 2023 en Austin, Texas, Yang explicó: “En el futuro, tu PC podría transformarse en una PC con inteligencia artificial. Tu teléfono podría evolucionar hacia un teléfono inteligente, y tu estación de trabajo podría convertirse en una estación de trabajo AI”. Esta visión fue explorada junto a líderes de la industria, incluyendo al CEO de Nvidia, Jensen Huang, y a la CEO de AMD, Lisa Su, quienes participaron en el evento.
El concepto de un modelo de fundación personal gira en torno al entrenamiento de una IA específicamente con tus datos individuales, permitiéndole responder a tus consultas de una manera adaptada a ti—sin necesidad de acceso a internet. Esta innovación abre nuevas posibilidades, permitiendo que tu IA te asista en tareas personales como la planificación de viajes o la recomendación de opciones gastronómicas basadas en tus preferencias únicas.
Los modelos de fundación, que son fundamentales para esta tecnología, son entidades expansivas de aprendizaje automático, que a menudo abarcan de 100 a 200 mil millones de parámetros. Se entrenan con amplios conjuntos de datos extraídos de internet, lo que les permite realizar una variedad de tareas más allá de funciones rudimentarias. Ejemplos destacados incluyen ChatGPT de OpenAI, construido sobre los poderosos modelos de fundación GPT-3.5 y GPT-4.
Actualmente, los usuarios pueden elegir entre dos tipos principales de modelos de fundación: públicos y privados. Los modelos de fundación públicos, como ChatGPT, están disponibles para todos y se entrenan con datos de código abierto, facilitando tareas generales. Sin embargo, esta accesibilidad también significa que cualquier dato compartido se añade al dominio público, lo que potencialmente compromete la especificidad y precisión de las respuestas.
Por otro lado, los modelos de fundación privados están diseñados para industrias u organizaciones específicas, permitiendo que proporcionen respuestas precisas y realicen tareas específicas asegurando que la información sensible permanezca interna. Estos modelos están dirigidos a grupos, como empleados de una empresa, pero carecen de personalización individual.
Los modelos de fundación personal, un avance significativo, se diseñan exclusivamente para ti—el usuario individual. Entrenada con tus datos, esta IA personalizada puede comprender tus gustos y preferencias, convirtiéndose en un asistente invaluable en tu vida diaria. La innovadora tecnología de compresión de modelos de Lenovo permite que estos modelos de fundación personal operen directamente en tu dispositivo, creando lo que Yang describe como “una extensión digital de ti” o tu “gemelo AI personal”.
La visión de Yang resuena con la de Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind y ahora líder de Inflection AI, quien también anticipa un futuro donde la IA personal puede participar en diversas actividades en tu nombre, como representación legal y compras.
En un audaz movimiento hacia la innovación en IA, Lenovo anunció planes de invertir $1 mil millones en dispositivos de IA, infraestructura y soluciones en los próximos tres años, complementando sus compromisos existentes en tecnología.
Marco Híbrido de IA
El CTO de Lenovo, Yong Rui, propuso que el futuro de los modelos de fundación reside en un marco híbrido de IA que integre eficazmente modelos públicos, privados y personales. Para comprender este marco, Rui primero describió la funcionalidad independiente de cada tipo de modelo.
Un modelo de fundación entrenado inicialmente sin datos específicos evoluciona hacia un modelo público mediante entrenamiento con amplios conjuntos de datos públicos. Al incorporar datos específicos de la empresa, se transforma en un modelo privado, que puede abordar tanto consultas generales como tareas especializadas relacionadas con un negocio.
Un modelo de fundación privado sobresale en manejar responsabilidades específicas de la empresa, requiriendo una base de datos vectorial de conocimiento empresarial para resultados precisos. Ambos tipos de modelos deben integrarse sin problemas con sistemas existentes como ERP y CRM para cumplir efectivamente con tareas organizacionales más amplias.
La transformación en un modelo de fundación personal implica comprimir el modelo grande lleno de información para que quepa en dispositivos más pequeños. Lenovo logra esto al identificar estructuras importantes dentro del modelo de fundación, como neuronas y sus conexiones, para priorizar componentes cruciales. Este proceso permite reducir significativamente el tamaño del modelo manteniendo un rendimiento competente, habilitando al modelo para residir cómodamente en dispositivos como PCs o smartphones.
En última instancia, el modelo de fundación ideal amalgama elementos de las tres categorías. Antes de desplegar tareas a estos modelos, es esencial un módulo de gestión de datos para garantizar la privacidad y adecuación. Al evaluar si una tarea es adecuada para procesamiento público, personal o privado, se asegura que la información sensible permanezca segura.
Rui concluyó que, al fusionar modelos de fundación públicos, privados y personales, se puede establecer un robusto marco híbrido de IA, allanando el camino hacia un futuro donde la tecnología de IA esté íntimamente sintonizada con las necesidades individuales.
Clasificación
