GPT-4 se entrenó usando un clúster de 25k GPUs, Musk planea construir un centro de datos con 100k GPUs y Meta, uno de 350k. Sin embargo, parece que tecnologías emergentes como DiLoCo (de distributed low communication), permitirá entrenar esos modelos sin necesidad de grandes centros de cálculo. Una visión alternativa en la que se especula con la construcción de enormes centros de datos (con potencias eléctricas de hasta de 5GW) puede verse aquí.
Cuando éramos críos e íbamos al colegio, todos hemos participado en conversaciones que discurrían más o menos así:
— Quiero ver el programa X.
— No puedes porque A, B y C.
— Pero Fulanito lo ve todos los días.
— No te fijes en lo que hace el más tonto; fíjate en lo que hace el más listo.
Los primeros buscadores de internet eran catastróficos. Un día apareció uno nuevo, Google, con una filosofía de madre de los setenta: fijarse en lo que hacía el más listo, no el más tonto. En el fondo, tecnicismos aparte, era en lo que se basaba el PageRank.
Para la inmensa mayoría, chatGPT es lo que su nombre indica: un chat. Le preguntas y te responde. Pero lo siguiente es un ejemplo de algo perfectamente factible hoy.
Por ejemplo, el propmt podría ser algo así como:
