Galáctica facilita la investigación científica
Google Wallet llega a México, Netflix te ayuda a eliminar gorrones y Meta colabora en el desarrollo de Galáctica
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Noticias
Netflix lanzó una nueva configuración para “Administra acceso y dispositivos” con la cual los propietarios de cuentas podrán ver y cerrar sesiones de forma remota en los dispositivos en donde se usa la cuenta. La nueva sección muestra la última vez que los dispositivos usaron el servicio, el tipo de dispositivo y la dirección IP. Después de cerrar sesión en un dispositivo, Netflix recomienda, pero no te obliga a cambiar contraseña.
Finalmente llega a México Google Wallet. En su lanzamiento, Google estableció alianza con Nu, Hey Banco, Banorte, Banregio, Inbursa, Mastercard y Visa. Estará colaborando con negocios como Aeroméxico, Cinemex, Proscai y Volaris, en donde también podrás hacer pagos con la billetera digital de Google. Para poder utilizarla, tu teléfono debe contar con NFC, descargas la aplicación desde la tienda de Google Play y una vez instalada, asocias tus tarjetas de débito o crédito para que con esto puedas hacer pagos desde tu celular o reloj inteligente que cuente con Wear OS.
La NASA lanzó su nave espacial Orion. Esta es la primera nave espacial en usar la activación por tiempo vía ethernet, o TTE para tráfico crítico mixto en una red. Previamente las naves espaciales mantenían redes separadas para tráfico crítico y tráfico no crítico. Por otro lado, investigadores de la Universidad de Michigan, la Universidad de Pensilvania y el Centro Espacial Johnson de la NASA publicaron un artículo en donde hablan del PCspooF, el cual elimina las garantías de aislamiento de tráfico TTE. Esto permite que un solo dispositivo no crítico interrumpa las comunicaciones entre otros dispositivos TTE. Esto puede conducir a “maniobras descontroladas que amenazan la seguridad y el éxito de la misión”. El ataque requiere una pequeña placa de circuito impreso de 2.5 cm que se encuentre físicamente dentro de la nave espacial. La NASA dijo que está al tanto de los hallazgos y está tomando medidas proactivas para limitar los riesgos.
Microsoft lanzó una nueva aplicación de Games for Work en Teams, lo que permite a los compañeros de trabajo jugar Solitario, Buscaminas, Wordament o IceBreakers entre ellos durante una junta. La función solo está disponible para usuarios de la versión empresarial. Durante su lanzamiento, Microsoft citó un estudio de la Universidad Brigham Young que encontró que jugar videojuegos cortos juntos hizo que los trabajadores fueran “un 20% más productivos que aquellos que participaron en actividades de trabajo en equipo más tradicionales”.
Meta AI colaboró con el proyecto comunitario Papers with Code para generar el gran modelo de lenguaje Galáctica, diseñado para almacenar, combinar y razonar sobre contenido científico. Los investigadores descubrieron que funcionaba con otros grandes modelos de lenguaje en benchmarks como el de Entendimiento de Lenguaje en Multitareas Masivo y superó a GPT-3 en pruebas de conocimiento técnico, incluyendo preguntas sobre biología y medicina. Los equipos dicen que Galáctica se puede utilizar para la revisión de literatura, artículos de wikis o notas de conferencias sobre temas científicos, así como para responder dudas o citas.
¿Para qué sirve un Gran Modelo de Lenguage?
Mientras que muchos se enfocan en los esfuerzos por parte de Meta para posicionarse en el Metaverso, dando el brinco a la siguiente etapa del internet, la cual es cuestionada sobre su posible utilidad, por otro lado, han salido a la luz muchos esfuerzos verdaderamente valiosos por parte de la empresa sobre el manejo de lenguaje. Desde traductores hasta modelos de inteligencia artificial.
¿Para qué sirve un LLM o Gran Modelo de Lenguaje? Este es un modelo de inteligencia artificial que puede leer, resumir, traducir o predecir palabras dentro de una frase y tiene la capacidad de generar frases similares a la manera en que los humanos nos comunicamos. Una cosa es que una herramienta tenga la capacidad de generar palabras, otra que estas sean relevantes a una conversación, y otra más compleja es que tengan sentido y no solo hayan sido agrupadas por que aparecen de manera recurrente en documentos relacionados. Es ahí donde entra su magia.
Uno de los modelos de lenguaje más infames es LamDA, herramienta con la que trabajaba Blake Lemoine, y a la cual le atribuyó el desarrollo de consciencia, cuando en realidad las respuestas que recibía eran generadas de una manera en que asemejaran respuestas humanas gracias a la manera en que asimila las preguntas.
Actualmente existen varios modelos. Un Gran Modelo de Lenguaje es entrenado por grandes cantidades de texto y en su creación se incluye gran cantidad de parámetros, los cuales pueden cambiar de manera independiente a la forma en que desarrolla su aprendizaje. Los parámetros son las partes del modelo que se aprenden por el uso de datos y definen las habilidades que tiene el modelo para resolver un problema específico. Existen otros modelos como el Modelo de Afinación de Lenguaje o los Modelos de Lenguaje de Borde, sobre los cuales podemos hablar a detalle en el futuro.
En el caso de Galáctica, su entrenamiento se hizo con 48 millones de piezas de contenido académico y con entre 125 millones y 120 mil millones de parámetros. Su propósito es apoyar a las comunidades de investigación. Una de las grandes limitantes al momento de revisar piezas de investigación, es que existen más documentos que personas capacitadas para su revisión, y es precisamente este el problema que busca solucionar la herramienta desarrollada por Meta AI y Papers with Code. En sus pruebas iniciales, mostró ser más eficiente que otros modelos como MMLU, Chinchilla y PaLM, así como a otras herramientas como GPT-3 o PubMedQA.
Seguramente como usuario, has hecho preguntas a asistentes como Siri, Google o Alexa y sabes que el tipo de respuesta que obtienes puede ser algo concreto o un enlace a un artículo de Wikipedia. La ventaja que ofrece Galáctica es que le podrías hacer una pregunta, y analizando la información disponible, te da una respuesta directa, las fuentes usadas para llegar a dicha respuesta, así como artículos relacionados. El tipo de respuesta es particularmente útil cuando haces una investigación, ya que te facilita el acceso a la información relevante para la pregunta que quieres resolver.
El equipo desarrollador reconoce que hay mucho trabajo por hacer para que esta herramienta sea completamente funcional, pero por lo pronto ofrece ventajas y sus avances son prometedores. A diferencia de otros sectores en donde la inteligencia artificial se ve más como un elemento amenazante que eliminará trabajos que antes solo hacían los humanos, este tipo de implementaciones haría lo mismo, excepto por que hay una escasez tremenda en el ramo académico, a diferencia de la gran oferta de contenidos creativos y de consumo popular.
Si quieres saber sobre casos famosos de inteligencia artificial, revisa nuestro episodio 140, en donde aclaramos que esta no ha cobrado conciencia ni quiere acabar con la humanidad. Todavía.