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Esto cuesta entrenar las principales herramientas de IA.
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Open AI gastó hasta US$70 millones en entrenar el modelo GPT-4, lanzado en 2023; Palma 2 de Google tuvo un precio de US$29 millones
El entrenamiento de IA no es un proceso sencillo y barato. Datos de la Universidad de Stanford arrojaron que hay un creciente costo en el entrenamiento de estas herramientas tecnológicas. Los modelos de última generación pueden costar hasta US$100 millones o más.
Open AI gastó hasta US$70 millones en entrenar el modelo GPT-4, lanzado en 2023. Palma 2 de Google tuvo un precio de US$29 millones para pulir los detalles de su algoritmo. Llama 2-07B de Meta tuvo un costo de US$3 millones. Los más altos fueron Gemini y Llama 3.1, con US$192 y US$170 millones, respectivamente.
El costo del entrenamiento de IA se ha disparado con el pasar del tiempo. "El año pasado, OpenAI lanzó ChatGPT-4 en marzo, lo que desencadenó el entusiasmo mundial por la IA. Google siguió el ejemplo con su modelo avanzado de IA, Gemini, en diciembre. Ambos sistemas han sido mucho más costosos de entrenar que los modelos de IA anteriores y su desarrollo ha costado potencialmente cientos de millones de dólares, según el comunicado de Epoch AI", asegura Statista.
El costo de los modelos anteriores de IA era mucho menor. En 2020, ChatGPT-3 costó US$4 millones, mientras que Gemini requirió hasta US$12 millones en 2022 para su entrenamiento. El estudio asegura que si bien los precios en aquel entonces eran bajos, es difícil mantenerse al día con el desarrollo constante de la IA y podría ser difícil para la academia o instituciones públicas que hayan estado activas en investigar esta tecnología.
En los primeros años, lograr que modelos de IA como ChatGPT o su rival Cohere generaran respuestas similares a las humanas requería grandes equipos de trabajadores de bajo costo que ayudaran a los modelos a distinguir hechos básicos.
Pero las actualizaciones más sofisticadas de los modelos de IA en el ferozmente competitivo campo ahora exigen una red en rápida expansión de entrenadores humanos que tengan conocimientos especializados, desde historiadores hasta científicos, algunos con títulos de doctorado.
Se evaluaron pilares como el engagement (química y conexión), likeability (factor carisma basado en reacciones positivas) e impacto
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