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Una IA ha mejorado a otra de la forma más inesperada: recortándole lo que le estorbaba

Conseguir un nuevo modelo de lenguaje no es una tarea trivial. Este proceso abarca un largo plan de entrenamiento y altas capacidades de cómputo hasta afinar el LLM y conseguir que pueda procesar las consultas y resolver

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Conseguir un nuevo modelo de lenguaje no es una tarea trivial. Este proceso abarca un largo plan de entrenamiento y altas capacidades de cómputo hasta afinar el LLM y conseguir que pueda procesar las consultas y resolverlas lo más efectiva y eficientemente posible. Pero ¿y si, en lugar de reentrenar un modelo para mejorarlo, otra IA pudiera retocarlo por dentro? Más o menos es lo que acaba de conseguirse. El logro . Los modelos se mejoran entrenándolos para que adquieran mayores capacidades y procesos más eficientes. Lo que han conseguido unos científicos del MIT CSAIL es un atajo que podría desembocar en un notable avance para los modelos más contenidos:

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