{"id":29233,"date":"2023-07-21T15:43:31","date_gmt":"2023-07-21T15:43:31","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/llama-2-el-modelo-de-ia-de-codigo-abierto-de-meta\/"},"modified":"2023-07-21T15:43:31","modified_gmt":"2023-07-21T15:43:31","slug":"llama-2-el-modelo-de-ia-de-codigo-abierto-de-meta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/llama-2-el-modelo-de-ia-de-codigo-abierto-de-meta\/","title":{"rendered":"LLaMA 2: el modelo de IA de c\u00f3digo abierto de Meta"},"content":{"rendered":"

\u00bfMerece la pena el nuevo LLM de la ciudad?<\/span><\/p>\n

Hace un par de d\u00edas, Meta lanz\u00f3 su \u00faltima versi\u00f3n de LLM llamada Llama 2 en colaboraci\u00f3n con Microsoft. Si has estado siguiendo el bombo de LLM, es posible que ya hayas o\u00eddo hablar de \u00e9l o incluso hayas le\u00eddo sobre sus nuevas caracter\u00edsticas. Para simplificar las cosas, vamos a enumerar cuatro razones por las que Llama 2 est\u00e1 generando tanto revuelo y c\u00f3mo se compara con algunos de los mejores LLM.<\/p>\n

Gratuito para investigaci\u00f3n y uso comercial<\/h2>\n

Una raz\u00f3n importante que ha captado el inter\u00e9s de la gente por Llama 2 es que Meta ha hecho que todo el modelo sea gratuito para casi todo el mundo, excepto para algunas grandes empresas que pueden tener ciertas condiciones. Este paso abre interesantes oportunidades para quienes est\u00e9n pensando en crear su propia empresa o aventurarse en el mundo de la IA Generativa. Ahora es el momento perfecto para sumergirse en las aguas de la IA, sobre todo con un modelo ling\u00fc\u00edstico de este calibre de libre acceso. Aunque ya exist\u00edan m\u00faltiples modelos de c\u00f3digo abierto, ninguno de ellos proced\u00eda de una empresa de la talla de Meta y pod\u00eda servir de competencia directa a GPT.<\/p>\n

“Se han publicado LLM preentrenados (como BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023) y Falcon (Penedo et al., 2023)) que igualan el rendimiento de competidores cerrados preentrenados como GPT-3 (Brown et al., 2020) y Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), pero ninguno de estos modelos es un sustituto adecuado de los LLM cerrados “de producto”, como ChatGPT, BARD y Claude.” – Metainvestigaci\u00f3n<\/p><\/blockquote>\n

Seguridad<\/h2>\n

Seg\u00fan los informes publicados en el documento de investigaci\u00f3n Meta, Llama 2 ha demostrado un rendimiento superior al de otros modelos de c\u00f3digo abierto en los par\u00e1metros de utilidad y seguridad. Incluso ha superado a ChatGPT (modelos 7b, 13b, 70b) en estos aspectos. Sin embargo, es importante se\u00f1alar que el documento de investigaci\u00f3n reconoce la posibilidad de que los datos est\u00e9n sesgados a favor de Llama 2, lo que debe tenerse en cuenta al interpretar los resultados. No obstante, aunque Llama 2 se acerque al punto de referencia ChatGPT, merece elogios.<\/p>\n

\"Comparaci\u00f3n<\/p>\n

Uno de los factores que m\u00e1s contribuyen a la seguridad de Llama 2 es la privacidad de sus datos. A diferencia de algunos modelos, Llama 2 no requiere enviar sus datos a un servidor externo, como OpenAI, para obtener respuestas. Este atributo \u00fanico hace que el modelo sea especialmente valioso para casos de uso cr\u00edticos y delicados, ya que ayuda a salvaguardar los datos de los usuarios y a mantener su privacidad. Los usuarios pueden ejecutar el modelo en servidores privados con sus datos dentro de su infraestructura.<\/p>\n

C\u00f3digo abierto<\/h2>\n

Los LLM m\u00e1s populares actualmente funcionan como cajas negras, y los usuarios tienen una visi\u00f3n limitada de su funcionamiento. En cambio, los modelos de c\u00f3digo abierto ofrecen un enfoque transparente, que permite a los usuarios comprender su funcionamiento interno. Esta transparencia infunde confianza y seguridad a la hora de utilizar tales modelos, a pesar de los retos a los que puedan enfrentarse, como la generaci\u00f3n de spam o desinformaci\u00f3n.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la naturaleza de c\u00f3digo abierto de estos modelos fomenta los esfuerzos de colaboraci\u00f3n, lo que conduce a una mejora y un desarrollo continuos en el campo de los LLM. En consecuencia, los modelos de c\u00f3digo abierto desempe\u00f1an un papel crucial a la hora de impulsar los avances en el mundo de los modelos ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n

“Y creemos que es m\u00e1s seguro. Abrir el acceso a los modelos de IA actuales significa que una generaci\u00f3n de desarrolladores e investigadores puede someterlos a pruebas de estr\u00e9s, identificando y resolviendo problemas r\u00e1pidamente, como una comunidad. Al ver c\u00f3mo utilizan estas herramientas los dem\u00e1s, nuestros propios equipos pueden aprender de ellos, mejorar esas herramientas y corregir vulnerabilidades.” – Sitio web de Meta<\/p><\/blockquote>\n

Aunque Llama 2 tiene licencia abierta, Meta a\u00fan no ha revelado los datos con los que se ha entrenado, lo que sigue llamando la atenci\u00f3n en cuanto a la privacidad de los datos de los usuarios de Meta. Meta afirma que “hizo un esfuerzo por eliminar datos de ciertos sitios conocidos por contener un alto volumen de informaci\u00f3n personal sobre particulares” en el documento de investigaci\u00f3n Llama 2, pero no enumer\u00f3 cu\u00e1les son esos sitios.<\/p>\n

Rendimiento<\/h2>\n

Llama 2 est\u00e1 disponible en cuatro pesos diferentes: 7B, 13B, 34B y 70B. El peso representa el n\u00famero de par\u00e1metros con los que se entrena el modelo. Por lo general, los par\u00e1metros de mayor tama\u00f1o dan lugar a respuestas m\u00e1s precisas y fiables, pero tambi\u00e9n requieren mayores recursos inform\u00e1ticos. Para mejorar las caracter\u00edsticas humanas del modelo, Llama 2 se somete a un ajuste fino mediante la sintonizaci\u00f3n de instrucciones y el m\u00e9todo RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), que tambi\u00e9n utiliza GPT.<\/p>\n

Aunque el tama\u00f1o de los par\u00e1metros de 70B es considerable, sigue qued\u00e1ndose corto en comparaci\u00f3n con GPT-3.5, que tiene un tama\u00f1o de par\u00e1metros de 175B. Como resultado, es posible que el rendimiento de Llama 2 no iguale al de GPT-3.5, pero las pruebas de referencia indican una estrecha competencia incluso con su menor tama\u00f1o de par\u00e1metros. A pesar de esta diferencia, Llama 2 supera a todos los modelos de c\u00f3digo abierto disponibles en la actualidad.<\/p>\n

“RLHF” es un procedimiento de entrenamiento de modelos que se aplica a un modelo ling\u00fc\u00edstico afinado para alinear<\/em> a\u00fan m\u00e1s comportamiento del modelo con preferencias humanas y seguimiento de instrucciones. Recogemos datos que representan preferencias humanas muestreadas emp\u00edricamente, mediante las cuales los anotadores humanos seleccionan cu\u00e1l de los dos resultados del modelo prefieren. Este feedback humano se utiliza posteriormente para entrenar un modelo de recompensa, que aprende patrones en las preferencias de los anotadores humanos y puede entonces automatizar las decisiones de preferencia.” – Metainvestigaci\u00f3n<\/p><\/blockquote>\n

\"\" \"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

De hecho, est\u00e1n surgiendo multitud de modelos de c\u00f3digo abierto y, con el lanzamiento de Llama 2, las posibilidades parecen ilimitadas. Aunque es posible que estos modelos de c\u00f3digo abierto tarden alg\u00fan tiempo en competir directamente con algo tan avanzado como GPT-4, la emoci\u00f3n reside en conseguir un modelo que se acerque a las capacidades de GPT-3.5. Este progreso en s\u00ed mismo es realmente notable.<\/p>\n

De cara al futuro, a medida que la formaci\u00f3n LLM sea m\u00e1s eficiente, la posibilidad de disponer de un ChatGPT personalizado, ajustado con tus datos en tu dispositivo local, se convierte en una perspectiva tentadora. Una plataforma que ofrece estas capacidades es Cody, un asistente inteligente de IA hecho a medida para ayudar a las empresas en diversos aspectos. Al igual que ChatGPT, Cody puede ser entrenado en los datos de su negocio, equipo, procesos y clientes, utilizando su base de conocimientos \u00fanica.<\/p>\n

Con Cody<\/a>, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para crear un asistente personalizado e inteligente que atienda espec\u00edficamente a sus necesidades, lo que lo convierte en una prometedora incorporaci\u00f3n al mundo de las soluciones empresariales basadas en IA.<\/p>\n

Haga clic aqu\u00ed<\/a> para leer el Meta Research Paper sobre Llama 2. Prueba Llama 2 aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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