Investigadores crean IA competitiva con OpenAI por menos de 50 dólares

Investigadores crean IA competitiva con OpenAI por menos de 50 dólares

Investigadores de las universidades de Stanford y Washington han logrado un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial (IA) al desarrollar un modelo denominado s1, capaz de rivalizar con los sistemas de OpenAI. Lo sorprendente es que el entrenamiento de este modelo tomó apenas 26 minutos y costó menos de 50 dólares (The Verge).

Una técnica innovadora con grandes resultados

Este hito se logró utilizando una técnica conocida como destilación, refinando el modelo con respuestas proporcionadas por Gemini 2.0, el sistema de IA de Google. Como base, los investigadores emplearon el modelo de código abierto Qwen2.5, desarrollado por Alibaba Cloud.

El entrenamiento se realizó en un clúster de 16 GPU Nvidia H100, aplicando una técnica llamada escalado en tiempo de prueba, que mejora la precisión en el razonamiento. Como resultado, s1 superó en un 27% al modelo o1 de OpenAI en pruebas de matemáticas competitivas (The Verge).

Desafío a las grandes tecnológicas

Este desarrollo desafía el enfoque tradicional de gigantes como OpenAI, Microsoft, Meta y Google, que requieren enormes inversiones y amplios recursos computacionales. Con el modelo s1, los investigadores han demostrado que es posible entrenar IA de manera más eficiente y económica (RPP).

Además, para fomentar la accesibilidad y el desarrollo de la IA, el código y los datos de entrenamiento de s1 han sido liberados en GitHub, permitiendo que otros investigadores los repliquen y amplíen (The Verge).

Impacto en la industria de la IA

Este avance se enmarca en un contexto donde la eficiencia de la IA es un tema prioritario. Empresas como DeepSeek han afirmado que su modelo consume diez veces menos recursos que Llama 3.1 de Meta, lo que podría revolucionar la industria al reducir costos y el impacto ambiental (The Verge).

El éxito de s1 sugiere que el futuro de la IA estará marcado por desarrollos más accesibles y sostenibles, desafiando la tendencia de grandes inversiones y alto consumo computacional.