Paper: https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD
Google ha anunciado recientemente su nueva tecnología Confident Adaptive Language Modeling (CALM), una innovación que permitirá acelerar los modelos de lenguaje grandes sin comprometer los niveles de rendimiento. Esto se logra al entrenar el modelo con grandes cantidades de datos, lo que resulta en la adquisición de habilidades emergentes no planeadas.
El entrenamiento con grandes cantidades de datos puede resultar en una mejora en la precisión y el rendimiento del modelo, pero también puede provocar una disminución en la velocidad de generación del texto. Esto se conoce como “tiempo de inferencia”.
Para solucionar este problema, los investigadores de Google han desarrollado una solución: Confident Adaptive Language Modeling (CALM). Esta solución asigna recursos dependiendo del grado de complejidad del trabajo, usando un algoritmo para predecir si necesita recursos completos o parciales. Los investigadores descubrieron que CALM puede acelerar la inferencia hasta en un 300%.
CALM: la clave para crear modelos AI más complejos
La información sobre CALM fue publicada recientemente en el blog AI de Google, abriendo la puerta para crear modelos AI más complejos entrenados con conjuntos muchísimo mayores sin experimentar velocidades más bajas manteniendo altas tasas de rendimiento. Esto significa que ahora es posible entrenar modelos de lenguaje más grandes y complejos sin experimentar una disminución en la velocidad.
Además, CALM permite a los investigadores entrenar modelos de lenguaje con una mayor variedad de datos. Esto significa que los modelos pueden aprender habilidades emergentes no planeadas, lo que les permite ser más flexibles y adaptables a diferentes situaciones.
Los investigadores de Google también descubrieron que CALM mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en situaciones de prueba. Esto significa que los modelos entrenados con CALM son capaces de producir resultados más precisos y confiables que los modelos entrenados sin CALM.
CALM: una herramienta valiosa para los investigadores de IA
Google ha estado trabajando en CALM desde 2019, cuando publicó el paper “Confident Adaptive Language Modeling” en el que describía su tecnología. Desde entonces, el equipo de Google ha estado trabajando para mejorar CALM y hacerlo aún más eficiente.
Con la publicación de la información sobre CALM en el blog AI de Google, los investigadores de IA ahora tienen una herramienta valiosa para entrenar modelos de lenguaje más grandes y complejos sin experimentar una disminución en la velocidad. Esto significa que los investigadores ahora pueden explorar áreas de la IA que antes eran imposibles de abordar debido a la lentitud de los modelos de lenguaje.
Los investigadores de IA también pueden usar CALM para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje. Esto significa que los modelos entrenados con CALM pueden producir resultados más precisos y confiables que los modelos entrenados sin CALM.
Conclusiones
CALM es una innovación importante de Google que permitirá a los investigadores de IA acelerar los modelos de lenguaje sin comprometer los niveles de rendimiento. Esto significa que los investigadores ahora pueden explorar áreas de la IA que antes eran imposibles de abordar debido a la lentitud de los modelos de lenguaje. Además, CALM permite a los investigadores entrenar modelos de lenguaje con una mayor variedad de datos, lo que les permite ser más flexibles y adaptables a diferentes situaciones.
Con CALM, los investigadores de IA ahora tienen una herramienta valiosa para entrenar modelos de lenguaje más grandes y complejos sin experimentar una disminución en la velocidad. Esto significa que los modelos entrenados con CALM son capaces de producir resultados más precisos y confiables que los modelos entrenados sin CALM.
En resumen, CALM es una innovación importante de Google que permitirá a los investigadores de IA acelerar los modelos de lenguaje sin comprometer los niveles de rendimiento. Los investigadores ahora pueden explorar áreas de la IA que antes eran imposibles de abordar debido a la lentitud de los modelos de lenguaje, y los modelos entrenados con CALM son capaces de producir resultados más precisos y confiables que los modelos entrenados sin CALM.
Más información: Search Engine Journal
