La CaÃda de los Datos Centralizados y el Futuro de los Modelos de Lenguaje Grande
En el reciente Generative AI Summit en Austin, Gregory Allen, cofundador y CEO de Datasent, compartió su experiencia sobre los desafÃos y el futuro de la inteligencia artificial (IA) y el almacenamiento de datos. Allen, quien vendió su última empresa en 2021, comentó sobre el periodo de inactividad que siguió a la venta y cómo ese tiempo le permitió explorar soluciones innovadoras en almacenamiento distribuido y la falta de estandarización de datos.
Allen destacó un problema crucial en el entrenamiento de modelos de IA: la calidad de los datos de entrenamiento. Según él, el problema no radica en la tecnologÃa de IA en sà ni en las empresas que producen estos modelos, sino en la centralización de datos deficientes. «Si tienes datos de entrenamiento malos, estás prediciendo tener un impacto catastrófico», afirmó Allen, haciendo hincapié en las implicaciones potencialmente graves para sectores como la salud y las finanzas. Durante su presentación, Allen también discutió su visión para el futuro de la IA y el almacenamiento de datos. Dado su trasfondo en matemáticas aplicadas, Allen aboga por la descentralización del almacenamiento de datos y el entrenamiento de IA. La actual dependencia en grandes y costosas infraestructuras de datos centralizados no es sostenible a largo plazo, según su evaluación matemática.
Allen ha estado trabajando en probar matemáticamente la viabilidad de un sistema más descentralizado. Sin embargo, aunque ve un futuro pr...
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lujovip
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31-10-2024 06:17 - (
lujo )
