Unplugged Lite 32 - Microsoft Phi 4 3l1q1e

Bienvenido sampling light tu resumen semanal de la tecnología microsoft en menos de diez minutos nos sumergiremos rápidamente en el emocionante mundo de microsoft ofreciéndote lo último y lo mejor en tecnología en cada episodio la selección entre modelo de lenguaje pequeños y los modelos de lenguaje grande los m l m dependen de las necesidades específicas de cada aplicación y en esta guerra de modelos todos los actores están a la guerra para innovar y crear su inteligencia artificial todos en este caso microsoft ha dado un paso significativo con el lanzamiento de fallout cuatro un modelo de lenguaje pequeño y lo que llamamos pequeños estamos hablando de catorce mil millones de parámetros y un modelo que parece que va mejorando los modelos anteriores en este caso de fig tres of tres punto cinco dónde consiguen unos números de rendimiento bastante espectaculares fittings ese modo al lado del lenguaje pequeño que microsoft entrena especializado en razonamiento complejo especializado en matemáticas que lo que hacen es que generan datos sintéticos después de hacer una destilación un proceso de distribución un proceso específico de fat tony a partir de cuatro con ese cuatro se generan esos datos sintéticos que son específicos para poder entrenar este es el hm entonces alguna forma lo que están generando es como una versión sintética de de un modelo que es capaz de razonar de forma compleja y que es capaz de resolver problemas matemáticos hay un paper que os podéis leer de todo ese proceso de entrenamiento de verdad que está bastante interesante porque habla de de como cómo limpian los datos como hacen ese entrenamiento como hacen todas la generación de esos datos sintéticos y la verdad que si os vais a enfrentar en algún momento a un fait tuning la verdad que es un buen papel para entender cómo hacen ese featuring aunque sea para generar un un ese mhm en este caso en cuanto a los datos de rendimiento pues parece que cuatro supera los modelos anteriores y comparables llámese llama tres llámese del tres punto cinco ya todos los small parece que este es el siguiente salto no tardará nada neta los demás en general su próximo salto a partir de lo anterior están ahí siempre y la verdad que es un gran avance en cuanto a los números fijaros como ese salto de rendimiento que estamos viendo en cuatro es bastante espectacular y nos va a permitir poder ejecutar el local esos modelos estaban escuchando hace poco a bruno capuano que ya tenía ganas de poder tener un modelo de cuatro para poder probar en su raspberry pi y poder probar y ese ese rendimiento la verdad que espectacular pero no nos queda solo con con lo que es no deja de ser un un modelo más dentro de toda la la gama de modelos que tenemos a día de hoy de de inteligencia artificial sino en que cada vez más nos estamos acercando a un modelo de trabajo en el que vamos a tener que evaluar cuál es el modelo más adecuado para la tarea que queremos resolver en la que nos vamos a encontrar sistemas complejos o ya hoy en día no tan complejos en el que vamos a tener diferentes modelos realizando diferentes tareas lo podemos llamado multi agente o a lo mejor no tiene por qué ser un minuto y agentes en un mismo agente puede resolver diferentes tareas con modelos diferentes a lo mejor para entender cuál es la intención del puede utilizar un hm que incluso puede ser ya no son uno sino un m v tuneado para tareas específicas de intención del para resolver lo que luego necesita y responderle pues al humor para eso utiliza utilizó un ep de cuatro o mini y para razonar y entender todo lo que el necesita y planificar las tareas y demás pues a lo mejor para eso el dolce proceso de de rabí de respuestas y demás pues para eso lo que necesito armas un veinticuatro one si tu llama one necesito un mistral no pero fijaros como todo esto cambia cuando empiezan a aparecer modelo y empiezan a hacer