#23 es que me estás hablando de ahora. Claro. Vámonos sólo un año atrás y comparamos con hoy. Es que parece una década.
Además, una IA específica para esa tarea, entrenada y con los recursos necesarios... 2 años. En dos años hablamos.
Ya había por ahí una noticia de Netflix hablando acerca de esto.
Y sí, lo del hype y la captación de fondos no te lo voy a discutir. Pero es que ahí está el quid de la cuestión. Si no se invierte a pérdidas ahora, no habrá mejoras mañana. El truco es saber invertir y un poco de suerte.
#24 Si bien es cierto que todo mejora, muchas cosas no mejoran tan rápido como nos gustaría o simplemente alcanzamos puntos donde no se puede llegar a más.
En 1998 los ordenadores duplicaban su velocidad cada año: 200Mhz, 600Mhz, 1Ghz, la locura. ¿Tenemos hoy ordenadores de 900 Ghz? No. Se vio que a partir de un punto no era viable y las mejoras han venido por otros sitios.
A día de hoy las mejoras van mucho más lentas y enfocadas a multiproceso y ahorro de energía y otras integraciones.
En la IA pasará lo mismo. Ahora hay modelos nuevos que no superan a los anteriores a pesar de usar contextos más grandes y más datos de entrenamiento. Se ha mejorado bastante en poco tiempo, pero últimamente las nuevas mejoras son hacer imágenes estilo anime de una foto.
El problema de la IA ahora es que no se sabe muy bien cómo ‘razona’ y por donde salen sus resultados. El santo grial que íbamos a alcanzar ‘casi ya’ de la IA con ‘conciencia’, súper inteligente, a base de meterle más contexto se está desmoronando. Ahora la estrategia está moviéndose a entrenar modelos pequeños en temas muy concretos, y dependiendo de tu pregunta te enlazan al modelo que mejor pueda responderte. El resultado es bueno, pero no es la divina papaya de la super inteligencia.
En el trabajo tenemos un modelo Llama entrenado para código. Si le preguntas cosas sencillas de Python te responde correctamente en un plis-plas. Ayer le pregunté algo un poco fuera de lo común y se inventó todo, la solución, la llamada de la API que no existía y encima con los cojonazos de decirme que se implementó en Python 3.8 cuando era todo falso. ¿Por qué? Porque aunque la pregunta era ‘trivial’ era también muy poco común. Y la solución que me dio era plausible, pero inventada.
¿Que mejorará con el tiempo? Seguro. Pero a no ser que se consiga un salto revolucionario, con el método actual mi vaticinio es que se va a tocar techo rápido y nos vamos a quedar más o menos como ahora.
Me lo estás diciendo tú mismo. El crecimiento ha sido exponencial. No sólo por el incremento de velocidad, que tiene límites, sino con la adaptación de nuevas tecnologías y técnicas.
Estamos entrando ahora la con la fotónica, nuevos diseños de chips, nuevos sistemas de litografía... Cuando se supone que estamos llegando al límite físico de los transistores. Sin mencionar la cuántica, que eso todavía es laboratorio puro.
Con la IA llevamos nada, los modelos se superan unos a otros practicante cada semana. Sin contar que esta tecnología redunda en el desarrollo de las subsiguientes.
Y sí, para unos campos será una herramienta, pero para otros, el santo grial. Materiales, medicina, fármacos...
#30 es un experimento. Yo no quiero ser productor de contenidos para otros, lo que quiero es decidir qué y cómo lo quiero consumir.
Ese es el tema, ya no se necesitará que nadie produzca nada. Puedo coger un texto sobre cualquier tema, subirlo, y elegir participantes, voces, estilo...
#34 no sé si lo has probado. A mi me parece una herramienta fantástica para ponerte al día con muchas materias. Subes un estudio, un artículo, lo que sea. Se transforma en un podcast y lo escuchas mientras haces cualquier otra cosa. Las voces son naturales y el ritmo correcto.
Creo que de momento sólo está en inglés, pero por si quieres probar.
#35 Gracias, sí, lo conocía. Vale, ahora te entiendo, la idea es para "consumo propio". Ahí sí le veo sentido.
Yo me refería a crear este tipo de podcasts para que otra gente los escuche (rollo canal youtube, ivoox, etc). En ese caso lo veo más difícil porque la gente quiere oír a su podcaster favorito, no a gente random.
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Además, una IA específica para esa tarea, entrenada y con los recursos necesarios... 2 años. En dos años hablamos.
Ya había por ahí una noticia de Netflix hablando acerca de esto.
Y sí, lo del hype y la captación de fondos no te lo voy a discutir. Pero es que ahí está el quid de la cuestión. Si no se invierte a pérdidas ahora, no habrá mejoras mañana. El truco es saber invertir y un poco de suerte.
En 1998 los ordenadores duplicaban su velocidad cada año: 200Mhz, 600Mhz, 1Ghz, la locura. ¿Tenemos hoy ordenadores de 900 Ghz? No. Se vio que a partir de un punto no era viable y las mejoras han venido por otros sitios.
A día de hoy las mejoras van mucho más lentas y enfocadas a multiproceso y ahorro de energía y otras integraciones.
En la IA pasará lo mismo. Ahora hay modelos nuevos que no superan a los anteriores a pesar de usar contextos más grandes y más datos de entrenamiento. Se ha mejorado bastante en poco tiempo, pero últimamente las nuevas mejoras son hacer imágenes estilo anime de una foto.
El problema de la IA ahora es que no se sabe muy bien cómo ‘razona’ y por donde salen sus resultados. El santo grial que íbamos a alcanzar ‘casi ya’ de la IA con ‘conciencia’, súper inteligente, a base de meterle más contexto se está desmoronando. Ahora la estrategia está moviéndose a entrenar modelos pequeños en temas muy concretos, y dependiendo de tu pregunta te enlazan al modelo que mejor pueda responderte. El resultado es bueno, pero no es la divina papaya de la super inteligencia.
En el trabajo tenemos un modelo Llama entrenado para código. Si le preguntas cosas sencillas de Python te responde correctamente en un plis-plas. Ayer le pregunté algo un poco fuera de lo común y se inventó todo, la solución, la llamada de la API que no existía y encima con los cojonazos de decirme que se implementó en Python 3.8 cuando era todo falso. ¿Por qué? Porque aunque la pregunta era ‘trivial’ era también muy poco común. Y la solución que me dio era plausible, pero inventada.
¿Que mejorará con el tiempo? Seguro. Pero a no ser que se consiga un salto revolucionario, con el método actual mi vaticinio es que se va a tocar techo rápido y nos vamos a quedar más o menos como ahora.
Pero ojalá me equivoque
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1995, Pentium 133; 0,0035 Tflops
2024 Ryzen 7 7800 + gráfica; 60 Tflops
(Lo he buscado, no soy tan nerd)
Más de 17.000 veces más potencia de cálculo.
No sólo la velocidad es importante.
Me lo estás diciendo tú mismo. El crecimiento ha sido exponencial. No sólo por el incremento de velocidad, que tiene límites, sino con la adaptación de nuevas tecnologías y técnicas.
Estamos entrando ahora la con la fotónica, nuevos diseños de chips, nuevos sistemas de litografía... Cuando se supone que estamos llegando al límite físico de los transistores. Sin mencionar la cuántica, que eso todavía es laboratorio puro.
Con la IA llevamos nada, los modelos se superan unos a otros practicante cada semana. Sin contar que esta tecnología redunda en el desarrollo de las subsiguientes.
Y sí, para unos campos será una herramienta, pero para otros, el santo grial. Materiales, medicina, fármacos...
Y sí, ojalá te equivoques
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Ese es el tema, ya no se necesitará que nadie produzca nada. Puedo coger un texto sobre cualquier tema, subirlo, y elegir participantes, voces, estilo...
Edito. #26
m.youtube.com/watch?v=DYyK76ZOUJU
Justo ahora se me ha cruzado este video sobre Alpha Evolve.
Creo que de momento sólo está en inglés, pero por si quieres probar.
notebooklm.google.com/
Yo me refería a crear este tipo de podcasts para que otra gente los escuche (rollo canal youtube, ivoox, etc). En ese caso lo veo más difícil porque la gente quiere oír a su podcaster favorito, no a gente random.