IA generativa: desafíos y soluciones para todos

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Table of Contents

IA generativa: desafíos y soluciones para todos

📚Tabla de contenidos

  1. Introducción
  2. La importancia de la IA generativa
  3. Impacto de la IA generativa en el empleo
  4. Pérdidas económicas en las empresas líderes
  5. La limitación de recursos computacionales
  6. La solución de Grok: Large Language Models
  7. El modelo Llama y su rápido desarrollo
  8. El compilador Kernel Free de Grok
  9. Grok Flow y ML Agility
  10. Rock Day 4: ¿Quiénes deben asistir?

🎯Introducción

¡Bienvenidos al día 4 de Grok! Soy Jonathan Ross, CEO de Grok, y me complace tenerlos aquí hoy. En este evento, les presentaremos algunas de las mejoras que hemos logrado en poco tiempo. Pero antes que nada, ¿por qué están aquí? Seguramente tienen un motivo para asistir a este evento. Permítanme saludar a los representantes de nuestras empresas competidoras que nos están observando. Estamos emocionados de tenerlos aquí. ¿Pero por qué están ustedes aquí?

🧠La importancia de la IA generativa

La IA generativa ha adquirido una relevancia abrumadora. Es un tema tan importante que es imposible no conocer más acerca de la IA y los recursos computacionales que la impulsan. De hecho, si no comprendemos esto, no podremos desempeñarnos adecuadamente en nuestros trabajos. Cada vez más, todo depende de la IA generativa. Reflexionen por un momento sobre sus trabajos: ¿creen que habrá algún empleo que no se vea impactado por la IA generativa?

💸Impacto de la IA generativa en el empleo

Resulta sorprendente, pero muchas de las empresas líderes en la generación de imágenes y modelos de lenguaje están experimentando pérdidas económicas. Están perdiendo una gran cantidad de dinero. Esto plantea la pregunta: ¿por qué estas empresas, que están liderando una de las mayores revoluciones tecnológicas que hemos presenciado, están perdiendo dinero?

🖥️La limitación de recursos computacionales

La respuesta es simple: nos encontramos en el umbral, apenas en el límite para contar con suficiente capacidad de computación como para hacerlo de manera asequible. Hemos avanzado, como siempre lo hace nuestra especie, para hacerlo posible. Sin embargo, esto también conlleva restricciones. Existen límites en el número de tokens y de imágenes generadas al día. Es decepcionante cuando se alcanza ese límite. ¿Por qué no nos cobran más y nos permiten hacer más? La realidad es que simplemente no hay suficiente capacidad de computación en el mundo en este momento. De hecho, nos estamos quedando sin energía en los centros de datos. Hay ofertas que no están siendo aceptadas debido a la escasez de energía.

🚀La solución de Grok: Large Language Models

Pero, ¿qué podemos hacer? Estamos tan cerca de lograr que la IA generativa sea omnipresente en todas nuestras actividades. Hoy hablaremos sobre lo que Grok está haciendo, en particular sobre los "Large Language Models". Estoy entusiasmado con los avances que hemos logrado. Uno de esos avances es el modelo llamado "Llama", que es completamente nuevo y tan bueno como el mejor modelo de OpenAI. Aunque inicialmente funcionaba en ciertos dispositivos, logramos hacerlo funcionar en solo dos días. Nuestro equipo les mostrará una demostración y les hablará sobre este avance.

📄El compilador Kernel Free de Grok

La capacidad de compilar automáticamente sin necesidad de kernel es una de las preguntas más comunes que recibimos. Vamos a confesarles Algo: tenemos duendes mágicos que escriben los kernels… ¡No, en realidad lo que tenemos es un compilador Kernel Free! Esta es la capacidad con la que empezamos en Grok. Nos dimos cuenta de que no había forma de mantenernos al día con los modelos de aprendizaje automático que se estaban desarrollando. Imaginen tener que esperar seis meses para actualizar su software, y consideren que el software no se mueve tan rápido como el aprendizaje automático. Entonces, ¿cómo pueden estar al tanto?

⚙️Grok Flow y ML Agility

Durante los primeros seis meses de Grok, nos centramos en el compilador. Establecimos como regla que no se Podía hacer un diagrama de un chip. Solo cuando tuvimos el compilador, comenzamos a pensar en cómo sería el chip. De ahí proviene su diseño único. Pero, considerando la velocidad del aprendizaje automático generativo y cómo todo está evolucionando rápidamente, tener un compilador que pueda compilar automáticamente sin kernels es esencial. Hoy tendrán la oportunidad de presenciar una demostración sobre cómo funciona todo.

Además, les hablaremos sobre Grok Flow y ML Agility. Creamos ML Agility como otro benchmark ¿Por qué? Porque queríamos medir no solo el rendimiento que se lograría si un grupo de personas codificaran manualmente todos los detalles, sino también cuánto rendimiento se podría lograr rápidamente. ¿Y cómo se mide ese rendimiento rápido? La respuesta es simple: probamos cada modelo de aprendizaje automático que encontramos. No hay tiempo suficiente para codificarlos manualmente. Tenemos que compilar automáticamente y avanzar rápidamente. Por eso creamos ML Agility y lo hemos compartido en Hugging Face y GitHub.

✉️Rock Day 4: ¿Quiénes deben asistir?

Rock Day 4 está diseñado para todos aquellos que deseen aprender más sobre la IA generativa. Pero también está dirigido a aquellos que deseen resolver este problema, aquellos que deseen lograr que todos tengan acceso a ella.

¿Qué se presentará hoy? Bueno, solo hay una forma de descubrirlo.

Recuerden, lo que vean hoy es solo una pequeña parte de lo que está por venir.


Highlights:

  • La IA generativa y su impacto en el empleo y las empresas líderes.
  • La limitación actual de los recursos computacionales.
  • La solución de Grok: Large Language Models y el modelo Llama.
  • El compilador Kernel Free de Grok y su capacidad de avanzar rápidamente.
  • Grok Flow y ML Agility: benchmarks para medir el rendimiento automatizado.

FAQ:

Q: ¿Por qué las empresas líderes en generación de imágenes y modelos de lenguaje están perdiendo dinero? A: Están en una etapa en la que aún no hay suficiente capacidad de computación asequible para satisfacer la demanda.

Q: ¿Cómo puede Grok hacer que la IA generativa sea accesible para todos? A: A través de avances como los Large Language Models, el modelo Llama y el compilador Kernel Free, Grok está acercándonos a la adopción masiva de la IA generativa.

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