{"id":36859,"date":"2024-05-06T10:46:47","date_gmt":"2024-05-06T10:46:47","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/groq-y-llama-3-un-duo-que-cambia-el-juego\/"},"modified":"2024-05-06T10:46:47","modified_gmt":"2024-05-06T10:46:47","slug":"groq-y-llama-3-un-duo-que-cambia-el-juego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/groq-y-llama-3-un-duo-que-cambia-el-juego\/","title":{"rendered":"Groq y Llama 3: Un d\u00fao que cambia el juego"},"content":{"rendered":"<p>Hace un par de meses, una nueva empresa llamada &#8220;Groq&#8221; surgi\u00f3 aparentemente de la nada, haciendo un gran avance en la industria de la IA. Proporcionaron una plataforma para que los desarrolladores accedieran a las LPU como motores de inferencia para los LLM, especialmente los de c\u00f3digo abierto como Llama, Mixtral y Gemma. En este blog, vamos a explorar qu\u00e9 hace que Groq sea tan especial y a profundizar en la maravilla que hay detr\u00e1s de las LPU.<!-- notionvc: 51dc374d-1c8f-48cf-b396-5f5ff8ccfa55 --><\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es Groq?<!-- notionvc: d3abfa35-087c-405b-a83b-8c7c2044fbf8 --><\/h2>\n<blockquote><p>&#8220;Groq tiene la misi\u00f3n de establecer el est\u00e1ndar para la velocidad de inferencia de GenAI, ayudando a que las aplicaciones de IA en tiempo real cobren vida hoy&#8221;. &#8211; El sitio web de Groq<\/p><\/blockquote>\n<p>Groq no es una empresa que desarrolle LLMs como GPT o Gemini. En cambio, Groq se centra en mejorar los fundamentos de estos grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos: el hardware sobre el que funcionan. Sirve de &#8220;motor de inferencia&#8221;. Actualmente, la mayor\u00eda de los LLM del mercado utilizan GPU tradicionales desplegadas en servidores privados o en la nube. Aunque estas GPU son caras y potentes, y proceden de empresas como Nvidia, siguen bas\u00e1ndose en la arquitectura tradicional de GPU, que puede no ser la m\u00e1s adecuada para la inferencia LLM (aunque siguen siendo potentes y las preferidas para los modelos de entrenamiento).<\/p>\n<p>El motor de inferencia proporcionado por Groq funciona sobre LPUs &#8211; Unidades de Procesamiento del Lenguaje.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es una LPU?<!-- notionvc: f13e6427-f991-41ca-8905-81b1ec9a3b04 --><\/h2>\n<p>Una Unidad de Procesamiento Ling\u00fc\u00edstico es un chip dise\u00f1ado espec\u00edficamente para los LLM y se basa en una arquitectura \u00fanica que combina CPU y GPU para transformar el ritmo, la previsibilidad, el rendimiento y la precisi\u00f3n de las soluciones de IA para los LLM.<!-- notionvc: 45bfbb9c-78ae-4bd2-96d6-29191561cdd5 --><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36787 size-full\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1.png\" alt=\"LPU Unidad de Procesamiento Ling\u00fc\u00edstico de Groq\" width=\"2090\" height=\"1068\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1.png 2090w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-300x153.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-1024x523.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-768x392.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-1536x785.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-2048x1047.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img1-1169x597.png 1169w\" sizes=\"auto, (max-width: 2090px) 100vw, 2090px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">Atributos clave de un sistema LPU. Cr\u00e9ditos: Groq<\/p>\n<p>Un sistema LPU tiene tanto o m\u00e1s c\u00e1lculo que un procesador gr\u00e1fico (GPU) y reduce el tiempo de c\u00e1lculo por palabra, lo que permite generar secuencias de texto m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/p>\n<p><strong>Caracter\u00edsticas de un motor de inferencia LPU seg\u00fan la lista del sitio web de Groq:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Rendimiento secuencial excepcional<\/li>\n<li>Arquitectura monon\u00facleo<\/li>\n<li>Red sincr\u00f3nica que se mantiene incluso en despliegues a gran escala<\/li>\n<li>Capacidad de autocompilaci\u00f3n &gt;50B LLMs<\/li>\n<li>Acceso instant\u00e1neo a la memoria<\/li>\n<li>Alta precisi\u00f3n que se mantiene incluso a niveles de precisi\u00f3n m\u00e1s bajos<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Servicios prestados por Groq:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li><strong>GroqCloud:<\/strong> LPUs en la nube<\/li>\n<li><strong>GroqRack:<\/strong> rack de 42U con hasta 64 chips interconectados<\/li>\n<li><strong>GroqNode:<\/strong> Sistema inform\u00e1tico escalable de 4U preparado para rack que incluye ocho aceleradores GroqCard\u2122 interconectados<\/li>\n<li><strong>GroqCard:<\/strong> Un \u00fanico chip en un factor de forma est\u00e1ndar PCIe Gen 4\u00d716 que proporciona una integraci\u00f3n sin problemas en el servidor<\/li>\n<\/ol>\n<p><!-- notionvc: 0a97f602-fb4b-4cfe-aab0-9eb2fdbdbc31 --><\/p>\n<blockquote><p>&#8220;A diferencia de la CPU que se dise\u00f1\u00f3 para hacer un tipo de tarea completamente diferente a la IA, o de la GPU que se dise\u00f1\u00f3 bas\u00e1ndose en la CPU para hacer algo parecido a la IA por accidente, o de la TPU que modific\u00f3 la GPU para hacerla mejor para la IA, Groq es desde el principio, primeros principios, un sistema inform\u00e1tico para la IA&#8221;- Daniel Warfield, Towards Data Science<\/p><\/blockquote>\n<p>Para saber m\u00e1s sobre en qu\u00e9 se diferencian las LPU de las GPU, las TPU y las CPU, te recomendamos que leas este completo <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/groq-intuitively-and-exhaustively-explained-01e3fcd727ab\">art\u00edculo<\/a> escrito por Daniel Warfield para Towards Data Science.<!-- notionvc: 07818ed9-15ff-4442-8af2-868712f9a167 --><\/p>\n<h2>\u00bfPara qu\u00e9 sirve Groq?<\/h2>\n<p>Los LLM son incre\u00edblemente potentes, capaces de realizar tareas que van desde analizar datos no estructurados hasta responder preguntas sobre la ternura de los gatos. Sin embargo, su principal inconveniente reside actualmente en el tiempo de respuesta. La lentitud del tiempo de respuesta provoca una latencia significativa cuando se utilizan LLM en procesos backend. Por ejemplo, obtener datos de una base de datos y mostrarlos en formato JSON es actualmente mucho m\u00e1s r\u00e1pido cuando se hace utilizando la l\u00f3gica tradicional en lugar de pasar los datos por un LLM para su transformaci\u00f3n. Sin embargo, la ventaja de los LLM reside en su capacidad para comprender y manejar las excepciones de datos.<\/p>\n<p>Con la incre\u00edble velocidad de inferencia que ofrece Groq, este inconveniente de los LLM puede reducirse enormemente. Esto abre casos de uso mejores y m\u00e1s amplios para los LLM y reduce los costes, ya que con una LPU podr\u00e1s desplegar modelos de c\u00f3digo abierto que son mucho m\u00e1s baratos de ejecutar con tiempos de respuesta realmente r\u00e1pidos.<\/p>\n<h2>Llama 3 en Groq<\/h2>\n<p>Hace un par de semanas, Meta present\u00f3 su \u00faltima iteraci\u00f3n del ya potente y muy capaz LLM-Llama 3 de c\u00f3digo abierto. Junto a las mejoras t\u00edpicas de velocidad, comprensi\u00f3n de datos y generaci\u00f3n de fichas, destacan dos mejoras significativas:<\/p>\n<ol>\n<li>Entrenado en un conjunto de datos 7 veces mayor que Llama 2, con 4 veces m\u00e1s c\u00f3digo.<\/li>\n<li>Duplicada la longitud del contexto a 8.000 fichas.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Llama 2 ya era un formidable LLM de c\u00f3digo abierto, pero con estas dos actualizaciones, se espera que el rendimiento de Llama 3 aumente significativamente.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36796 size-full\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2.png\" alt=\"Puntos de referencia de Llama 3\" width=\"3840\" height=\"2160\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2.png 3840w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-300x169.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-1024x576.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-768x432.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-1536x864.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-2048x1152.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img2-1152x648.png 1152w\" sizes=\"auto, (max-width: 3840px) 100vw, 3840px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">Puntos de referencia de Llama 3<\/p>\n<p>Para probar Llama 3, tienes la opci\u00f3n de utilizar <a href=\"https:\/\/ai.meta.com\/meta-ai\/\">Meta AI<\/a> o el <a href=\"https:\/\/console.groq.com\/playground\">patio de recreo Groq<\/a>. Mostraremos el rendimiento de Groq prob\u00e1ndolo con Llama 3.<!-- notionvc: f5e25981-592c-4f9c-b651-f80965aba904 --><\/p>\n<h2>Parque infantil Groq<!-- notionvc: bf5b4609-fda3-495f-adb7-9209efe8dd21 --><\/h2>\n<p>Actualmente, el parque infantil Groq ofrece acceso gratuito a Gemma 7B, Llama 3 70B y 8B, y Mixtral 8x7b. El campo de juego te permite ajustar par\u00e1metros como la temperatura, el m\u00e1ximo de fichas y la alternancia de secuencias. Adem\u00e1s, cuenta con un modo JSON dedicado para generar s\u00f3lo salida JSON.<!-- notionvc: 57ce6b33-4649-465d-bf35-2745ab776850 --><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36805 size-full\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3.png\" alt=\"S\u00f3lo 402 ms para la inferencia a un ritmo de 901 tokens\/s\" width=\"3024\" height=\"1890\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3.png 3024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-300x188.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-1024x640.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-768x480.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-1536x960.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-2048x1280.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img3-1037x648.png 1037w\" sizes=\"auto, (max-width: 3024px) 100vw, 3024px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">S\u00f3lo 402 ms para la inferencia a un ritmo de 901 tokens\/s<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-36814\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4.png\" alt=\"S\u00f3lo 402 ms para la inferencia a un ritmo de 901 tokens\/s\" width=\"3024\" height=\"1890\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4.png 3024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-300x188.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-1024x640.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-768x480.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-1536x960.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-2048x1280.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img4-1037x648.png 1037w\" sizes=\"auto, (max-width: 3024px) 100vw, 3024px\" \/><\/p>\n<p>Llegando al dominio\/aplicaci\u00f3n m\u00e1s impactante en mi opini\u00f3n, la extracci\u00f3n y transformaci\u00f3n de datos:<!-- notionvc: 6db8b42b-d9e3-490b-8a89-e0ee4daad483 --><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36832 size-full\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5.png\" alt=\"Pedir al modelo que extraiga informaci\u00f3n \u00fatil y proporcionar un JSON utilizando el modo JSON.\" width=\"3024\" height=\"1890\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5.png 3024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-300x188.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-1024x640.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-768x480.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-1536x960.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-2048x1280.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/imig5-1037x648.png 1037w\" sizes=\"auto, (max-width: 3024px) 100vw, 3024px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">Pedir al modelo que extraiga informaci\u00f3n \u00fatil y proporcionar un JSON utilizando el modo JSON.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36823 size-full\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6.png\" alt=\"La extracci\u00f3n y transformaci\u00f3n a formato JSON se complet\u00f3 en menos de medio segundo.\" width=\"3024\" height=\"1890\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6.png 3024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-300x188.png 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-1024x640.png 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-768x480.png 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-1536x960.png 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-2048x1280.png 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/img6-1037x648.png 1037w\" sizes=\"auto, (max-width: 3024px) 100vw, 3024px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">La extracci\u00f3n y transformaci\u00f3n a formato JSON se complet\u00f3 en menos de medio segundo.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>Como se ha demostrado, Groq ha surgido como un cambio de juego en el panorama del LLM con su innovador motor de inferencia LPU. La r\u00e1pida transformaci\u00f3n que aqu\u00ed se muestra es un indicio del inmenso potencial para acelerar las aplicaciones de la IA. De cara al futuro, s\u00f3lo cabe especular sobre las futuras innovaciones de Groq. Tal vez, una Unidad de Procesamiento de Im\u00e1genes podr\u00eda revolucionar los modelos de generaci\u00f3n de im\u00e1genes, contribuyendo a los avances en la generaci\u00f3n de v\u00eddeo con IA. En efecto, es un futuro apasionante que anticipar.<\/p>\n<p>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<p>Con <a href=\"https:\/\/meetcody.ai\/?fpr=deal&amp;gclid=Cj0KCQjw2eilBhCCARIsAG0Pf8uxYJpiqe-Xyrv2_qAWGTFfM1-8LH_TWj1PkLauvmnS514ICG9AAJAaAnNIEALw_wcB\">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<p><!-- notionvc: cbd3e1d4-0bf0-4f69-ba53-d52012e74b33 --><\/p>\n<p><!-- notionvc: c258d90b-5ac7-4316-a80a-ccff7d4a836a --><\/p>\n<p><!-- notionvc: bef76e9c-c0c6-4db1-af75-6822e8e7f8ea --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hace un par de meses, una nueva empresa llamada &#8220;Groq&#8221; surgi\u00f3 aparentemente de la nada, haciendo un gran avance en la industria de la IA. 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