{"id":495,"date":"2024-04-29T13:01:49","date_gmt":"2024-04-29T11:01:49","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/?p=495"},"modified":"2024-04-29T13:01:49","modified_gmt":"2024-04-29T11:01:49","slug":"por-que-llama-3-lo-esta-cambiando-todo-en-el-mundo-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/2024\/04\/29\/por-que-llama-3-lo-esta-cambiando-todo-en-el-mundo-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 Llama 3 lo est\u00e1 cambiando todo en el mundo de la IA"},"content":{"rendered":"\n

Noticia de Diego Bastarrica<\/strong> (Digitaltrends)<\/p>\n\n\n\n

Las razones son m\u00faltiples y variadas. Es de uso gratuito, tiene una amplia base de usuarios y, s\u00ed, es de c\u00f3digo abierto, por nombrar solo algunos. He aqu\u00ed por qu\u00e9 Llama 3 est\u00e1 arrasando en la industria de la IA y puede dar forma a su futuro durante alg\u00fan tiempo<\/p>\n\n\n\n

En el mundo de la IA, sin duda has o\u00eddo hablar de lo que OpenAI y Google han estado haciendo. Y ahora, el LLM (modelo de lenguaje grande) Llama de Meta se est\u00e1 convirtiendo en un jugador cada vez m\u00e1s importante en el juego, especialmente con su naturaleza de c\u00f3digo abierto. Meta recientemente caus\u00f3 un gran revuelo con el lanzamiento de su modelo de IA Llama 3<\/strong><\/a>, y ha sacudido el campo dram\u00e1ticamente.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Llama 3 es realmente bueno<\/h2>\n\n\n\n

Podemos debatir hasta que las vacas vuelvan a casa sobre lo \u00fatiles que son las IA como ChatGPT<\/strong><\/a> y Llama 3 en el mundo real, no son malas para ense\u00f1arte las reglas de los juegos de mesa, pero los pocos puntos de referencia que tenemos sobre la capacidad de estas IA le dan a Llama 3 una clara ventaja.<\/p>\n\n\n\n

Algunos de los desarrolladores de Llama 3 han estado compartiendo pruebas comparando los \u00faltimos modelos con algunas de las principales alternativas y, en muchos casos, Llama 3 sale ganando. Estos puntos de referencia abarcan las matem\u00e1ticas, el procesamiento del lenguaje natural, las habilidades de codificaci\u00f3n y el conocimiento y la comprensi\u00f3n generales.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, no te f\u00edes solo de su palabra. Puedes probar Llama 3 contra s\u00ed mismo y contra una variedad de otros modelos de IA en la Arena de IA<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Una base de usuarios masiva existente<\/h2>\n\n\n\n

Cuando OpenAI lanz\u00f3 ChatGPT, tuvo algunas partes interesadas iniciales, pero tuvo que hacer crecer su audiencia de forma org\u00e1nica. Lo hizo incre\u00edblemente r\u00e1pido, registrando decenas de millones de usuarios tras el \u00e9xito de sus modelos GPT 3 y GPT 4. Pero Llama 3 de Meta ya est\u00e1 integrado en su IA de Meta, que se puede usar en Facebook<\/strong><\/a>, Instagram<\/strong><\/a>, WhatsApp<\/strong><\/a> y Messenger<\/strong><\/a>, as\u00ed como en las versiones de la aplicaci\u00f3n web de todos estos servicios.<\/p>\n\n\n\n

No se trata de millones de usuarios existentes. Son miles de millones. Todo lo que Meta tiene que hacer para obtener m\u00e1s datos sobre c\u00f3mo se usa Llama 3, o c\u00f3mo mejorarlo para los usuarios cotidianos, es empujar a estos miles de millones de usuarios a probarlo. Se trata de un p\u00fablico cautivo con el que pocas empresas tecnol\u00f3gicas pueden siquiera acercarse a competir.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Es totalmente gratis<\/h2>\n\n\n\n

Si la fallida iniciativa Horizons VR del CEO de Meta, Mark Zuckerberg<\/strong><\/a>, nos mostr\u00f3 algo, es que Meta no tiene ning\u00fan problema en invertir decenas de miles de millones de d\u00f3lares en proyectos que realmente no van a ninguna parte. Pero esa falta de monetizaci\u00f3n necesaria es una fortaleza incre\u00edble de una empresa que invierte en un campo tan vanguardista, porque mientras que otros desarrolladores de IA pueden necesitar obtener un retorno de su inversi\u00f3n relativamente r\u00e1pido, Meta realmente no lo necesita.<\/p>\n\n\n\n

Con su gigantesca infraestructura de centro de datos y su firme flujo de ingresos fundamental de sus diversos servicios, Meta puede fijar el precio de Llama 3 exactamente a $ 0 para todos. Puede permitirse el lujo de gastar miles de millones de d\u00f3lares en potencia inform\u00e1tica en la b\u00fasqueda de un mayor desarrollo de Llama 3 y futuros LLM. Eso hace que Llama 3 sea m\u00e1s accesible para sus miles de millones de usuarios que cualquier otra IA de primer nivel.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Es de c\u00f3digo abierto<\/h2>\n\n\n\n

Mientras que el precio es importante para los usuarios, la transparencia del c\u00f3digo es importante para los desarrolladores. A diferencia de las IA de plataformas propietarias, como ChatGPT y sus diversos modelos de lenguaje, Llama 3 es de c\u00f3digo abierto. Eso significa que los desarrolladores pueden ver c\u00f3mo se ejecuta y realizar cambios en \u00e9l. Pueden iterar sobre \u00e9l y llevar el proyecto en sus propias direcciones intrigantes. Eso fomenta una mayor adopci\u00f3n, ya que m\u00e1s desarrolladores podr\u00e1n integrar el modelo Llama 3 en sus propios proyectos, y fomenta un mejor c\u00f3digo, ya que m\u00e1s personas pueden influir en su desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

Eso tiene el potencial de hacer de Llama 3 una especie de est\u00e1ndar, afianzando para el futuro previsible.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Puede ejecutarse localmente<\/h2>\n\n\n\n

Uno de los mayores inconvenientes de las IA de grandes modelos de lenguaje como Gemini de Google, ChatGPT o iteraciones anteriores de Llama de Meta es que requieren una cantidad desmesurada de potencia inform\u00e1tica, no solo en el entrenamiento, sino en el funcionamiento real. Es por eso que hay que pagar por el privilegio de usar algunas IA m\u00e1s exigentes, y por eso la respuesta a veces es lenta cuando el servicio est\u00e1 ocupado.<\/p>\n\n\n\n

Pero Llama 3 puede ejecutarse localmente en hardware de computadora port\u00e1til de consumo. Requiere un poco de salto a trav\u00e9s de aros, y necesitar\u00e1 mucha memoria para que funcione de manera efectiva (la computadora port\u00e1til utilizada en el siguiente ejemplo es la MacBook Pro M1 Max con 64 GB de memoria RAM), pero eso no es una gran barrera de entrada.<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, ese ejemplo no es el mejor modelo de Llama 3: se entren\u00f3 con 70 mil millones de tokens (palabras o puntos de datos que conforman su comprensi\u00f3n), en lugar de los 15 billones del modelo superior. Llama 3 tambi\u00e9n est\u00e1 lejos de ser el primer LLM que se ejecuta localmente, pero es el m\u00e1s capaz hasta ahora, y sugiere que podr\u00edamos ver este tipo de IA ejecutada en tel\u00e9fonos inteligentes, gafas inteligentes, auriculares de realidad virtual y otros dispositivos en un futuro cercano.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Y esto es solo el principio<\/h2>\n\n\n\n

Llama 3 es incre\u00edble, pero hay muchas cosas que a\u00fan no puede hacer. Actualmente est\u00e1 completamente basado en texto, lo que significa que no es la IA multimodal que hemos visto con ChatGPT y servicios similares. No puede procesar v\u00eddeo, ni audio, ni im\u00e1genes. No puede responder a \u00f3rdenes vocales ni responderte. Actualmente solo funciona con el idioma ingl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Pero pronto ser\u00e1 capaz de hacer todas esas cosas, y probablemente m\u00e1s. Llama 3 es un disparo de advertencia para muchos desarrolladores de IA que se\u00f1alan que el tiempo de las nuevas empresas m\u00e1s peque\u00f1as que se roban el protagonismo en el desarrollo de IA puede haber terminado. Sin el tipo de respaldo financiero, tecnol\u00f3gico y de infraestructura de una empresa como Meta, competir directamente podr\u00eda ser muy dif\u00edcil.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Noticia de Diego Bastarrica (Digitaltrends) Las razones son m\u00faltiples y variadas. Es de uso gratuito, tiene una amplia base de usuarios y, s\u00ed, es de c\u00f3digo abierto, por nombrar solo algunos. He aqu\u00ed por qu\u00e9 Llama 3 est\u00e1 arrasando en … Sigue leyendo →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":441,"featured_media":496,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-495","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categoria"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/495","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/441"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=495"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/495\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":497,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/495\/revisions\/497"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/media\/496"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=495"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=495"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/proyectosciencuenca\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=495"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}