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Cohere, una startup de inteligencia artificial de 5.500 millones de dólares, busca crear modelos personalizados para clientes empresariales
- Cohere anunció sus planes de construir modelos personalizados para manejar tareas específicas para clientes empresariales.
- El director ejecutivo de la empresa citó los rendimientos decrecientes de los grandes modelos de IA como motivo de su cambio de rumbo.
- Los modelos de IA personalizados también podrían ayudar a las empresas tecnológicas a reducir su huella de carbono.
Cohere, la startup canadiense de inteligencia artificial valorada en 5.500 millones de dólares, se está centrando en la creación de modelos de IA especializados para uso empresarial. Esta iniciativa se aleja de los grandes modelos tradicionales en los que invierte la mayoría de sus competidores.
Nick Frosst, cofundador de Cohere, destacó que las empresas actuales necesitan modelos diseñados para tareas específicas, en lugar de modelos genéricos y generales. Este cambio estratégico hacia la creación de modelos personalizados surge como resultado de la disminución de la rentabilidad de los modelos más grandes.
El problema de los rendimientos decrecientes derivados de la ampliación de los modelos de IA
Ilya Sutskever, cofundador de los laboratorios de IA Safe Superintelligence (SSI) y OpenAI, mencionó que los beneficios del entrenamiento de modelos de IA con grandes conjuntos de datos se han estancado. Las empresas ahora enfrentan retrasos en el entrenamiento y la implementación de nuevas generaciones de grandes modelos de lenguaje.
La industria, que inicialmente vio avances al destinar potencia computacional y recursos a modelos más grandes, ha comenzado a reconocer que el tamaño no siempre es sinónimo de calidad o utilidad.
En una carta a sus inversores, Cohere dice que esta nueva dirección es el resultado de las dificultades de las empresas para incorporar IA en su trabajo diario.
En lugar de centrarse en la inteligencia artificial general (IAG), que algunas empresas como OpenAI consideran el futuro de la IA, Cohere adopta un enfoque más específico. La empresa busca lograr una mayor eficiencia de capital optimizando los modelos existentes para aplicaciones reales.
"Trabajaremos con empresas para crear modelos perfectos para su caso de uso, adaptarlos a sus necesidades específicas y llevarlos a producción", afirmó Frosst.
Fue claro al afirmar que Cohere no se basaría en la idea de que la IA general está a la vuelta de la esquina, y enfatizó que aumentar el tamaño del modelo no equivale a mejores resultados.
La carrera por construir mejores modelos
La carrera por construir modelos de IA más grandes y mejores ha impulsado un auge de la inversión y el desarrollo en todo el sector. Cohere recaudó recientemente 270 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie C, mientras que competidores como OpenAI, Anthropic y otros laboratorios de IA han recaudado miles de millones de dólares para financiar el proceso de desarrollo de sistemas de IA de vanguardia, que requiere un alto nivel de capital y a menudo requiere una enorme capacidad computacional.
Según Cohere, la empresa pasó de crear modelos más grandes a modelos personalizados debido a la disminución de los rendimientos y a los comentarios de los clientes. "Lo que nos dicen los clientes es que no solo necesitan modelos más grandes para ser buenos en todo. Necesitan modelos diseñados específicamente para sus casos de uso", afirmó Frosst.
Cohere implementará versiones personalizadas de modelos existentes que pueden aportar valor directo a las empresas. Sus modelos estarán diseñados para comprender y ejecutar tareas muy específicas, adaptadas a las necesidades de cada empresa, a diferencia de las capacidades generalizadas que suelen encontrarse en modelos más grandes.
El nuevo enfoque de Cohere también podría estar en consonancia con las tendencias del sector en materia de sostenibilidad y eficiencia de costes. Dado que los gobiernos examinan cada vez con mayor detenimiento la huella de carbono de las empresas tecnológicas, la estrategia de Cohere podría ofrecer una ventaja a la hora de desenvolverse en el cambiante panorama regulatorio.
Desarrollar enormes modelos de IA no solo es costoso, sino que también consume mucha energía. Las empresas de IA podrían necesitar técnicas más eficientes energéticamente para estar mejor preparadas y cumplir con las futuras regulaciones, a medida que los gobiernos buscan reducir las emisiones y comprender mejor la tecnología.
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Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en redacción de blogs y reportajes sobre eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, colabora en la sección de noticias, informando y analizando las últimas novedades en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, IA y tecnologías de vanguardia. Se graduó en Administración de Empresas por la Universidad de Arcadia.
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