#3 Yo tampoco lo entendía, es la Paradoja de Jevons de toda la vida aplicada a la IA: no es que gaste menos en total, si no que gasta menos por consulta
Lo que realmente ha pasado (y lo que dice el estudio de China):
Hasta ahora, la industria de la IA consumía la inmensa mayoría de sus datos, microchips y electricidad en entrenar a los modelos (alimentarlos con trillones de datos para que "aprendan"). Una vez entrenados, la gente los usaba para hacer consultas puntuales.
Lo que ha revelado el informe del Ministerio de Industria de China (CCID) es que por primera vez en la historia, la cantidad de tokens generados en el día a día (inferencia/uso) ha superado a la cantidad de datos que se usaron para entrenar esos modelos.
¿Por qué ha pasado esto? Porque al ser el token tan barato, ya no chateamos con la IA: ponemos a agentes autónomos a trabajar en bucle en segundo plano (probando código, fallando y corrigiéndose 500 veces en privado antes de darte el resultado). Te lees 2 párrafos, pero la máquina ha generado un millón de tokens por el camino.
vaya el que becario ha copiado la noticia de otros sitio sin entender una mierda
Al final lo de la deuda técnica al meter IA en programación va a ocurrir pero a la inversa. Va a ser un reparador de la deuda técnica acumulada por el código escrito por humanos.
Perkin vendió su empresa a los 36 años para dedicarse a la investigación y en 1906 recibió la primera Medalla Perkin, creada para reconocer sus contribuciones a la química industrial.
Para los de la
ESOIAEl titular real del artículo hace referencia a una confusión entre dos conceptos de la Inteligencia Artificial: Entrenamiento (Training) vs. Inferencia (Uso/Generación). blogs.nvidia.com/blog/difference-deep-learning-training-inference-ai/
Lo que realmente ha pasado (y lo que dice el estudio de China):
Hasta ahora, la industria de la IA consumía la inmensa mayoría de sus datos, microchips y electricidad en entrenar a los modelos (alimentarlos con trillones de datos para que "aprendan"). Una vez entrenados, la gente los usaba para hacer consultas puntuales.
Lo que ha revelado el informe del Ministerio de Industria de China (CCID) es que por primera vez en la historia, la cantidad de tokens generados en el día a día (inferencia/uso) ha superado a la cantidad de datos que se usaron para entrenar esos modelos.
¿Por qué ha pasado esto? Porque al ser el token tan barato, ya no chateamos con la IA: ponemos a agentes autónomos a trabajar en bucle en segundo plano (probando código, fallando y corrigiéndose 500 veces en privado antes de darte el resultado). Te lees 2 párrafos, pero la máquina ha generado un millón de tokens por el camino.
vaya el que becario ha copiado la noticia de otros sitio sin entender una mierda
cc #7 #4 #5
Decid que os jode y ya. No pasa nada.