El arma secreta de Europa para desafiar a las grandes tecnológicas en IA generativa
- El Silo europeo desafía a las grandes tecnológicas con el modelo de IA multilingüe Poro, impulsado por una vasta cantidad de datos lingüísticos de la UE.
- La soberanía tecnológica y la supercomputación impulsan las aspiraciones de Europa en materia de IA.
- La diversidad y la colaboración sitúan a Europa en un camino hacia el liderazgo en IA.
La IA generativa es actualmente el tema más candente en la tecnología, con grandes jugadores como Microsoft, Google, Amazon y Meta dominando la escena con sus modelos de lenguaje grandes (LLM). Estos LLM se ven ampliamente como el próximo gran avance tecnológico. Sin embargo, hay un destello de esperanza para Europa mientras busca desafiar la supremacía de las grandes tecnológicas, especialmente en idiomas distintos al inglés.
El dilema del cómputo y los datos
El dominio de las grandes tecnológicas en la arena de la IA no solo está impulsado por su vasta capacidad de cómputo, sino también por el acceso a extensos datos lingüísticos, a menudo extraídos de internet. Aunque puede ser una tarea titánica para una empresa europea superar a las grandes tecnológicas en la construcción de un LLM en inglés, una empresa de IA finlandesa llamada Silo ha publicado resultados prometedores para su modelo multilingüe llamado Poro (reno en finés).
Poro está entrenado con texto tanto en finés como en inglés, sirviendo como prueba de que se pueden crear LLM de alto rendimiento combinando diferentes idiomas. Silo afirma que los resultados iniciales demuestran su competitividad con los modelos de código abierto Llama de Meta. La colaboración de Silo con la Universidad de Turku ha aprovechado un tesoro de datos de la iniciativa financiada por la UE conocida como el proyecto de Tecnologías de Lenguaje de Alto Rendimiento (HPLT), que ha recopilado una asombrosa petabytes (7,000 terabytes) de datos lingüísticos en 80 idiomas desde 2022. Para ponerlo en perspectiva, GPT-3.5, que impulsó la versión de lanzamiento de ChatGPT, fue entrenado con 45 terabytes de datos de texto.
El acceso a datos de texto de alta calidad y financiados públicamente, como en el caso de HPLT, podría dar a modelos como el de Silo una ventaja en idiomas con limitada disponibilidad de datos en línea.
El enfoque multilingüe
Debido a la escasez de datos para idiomas como el finés, Silo adoptó una estrategia multilingüe “entrenando cruzadamente” su modelo con datos tanto en inglés como en finés. Este enfoque implica alimentar al modelo con texto en ambos idiomas, permitiéndole aprender cómo se relacionan los dos idiomas. Como resultado, el modelo puede generar respuestas en finés incluso si no ha encontrado código en finés antes.
Peter Sarlin, cofundador y CEO de Silo, explica: “Eres capaz de generar código en finés incluso aunque el modelo no haya visto ningún código en finés”. Silo planea abrir el código fuente de sus técnicas de entrenamiento cruzado, potencialmente allanando el camino para el desarrollo de modelos en todos los idiomas europeos, incluidos aquellos con datos disponibles limitados.
La búsqueda de la soberanía tecnológica
Sarlin señala que hay una oportunidad significativa en el mercado para LLM en idiomas distintos al inglés. Enfatiza la importancia de que las empresas europeas no dependan únicamente de la tecnología propiedad de grandes compañías estadounidenses. Basarse en modelos de IA de las grandes tecnológicas podría resultar en que se cree poco valor que permanezca en Europa. Por lo tanto, existe una creciente imperativo para que Europa afirme su soberanía tecnológica.
Poder de supercomputación de LUMI
El entrenamiento de Poro también se benefició del supercomputador financiado por la UE conocido como LUMI, que se volvió operativo en 2022. Cabe destacar que LUMI utiliza chips AMD, una desviación de los chips NVIDIA estándar en la industria. Aunque algunos consideran que los chips AMD son caros e ineficientes para la IA, el equipo de Silo invirtió recursos significativos en desarrollar software de entrenamiento de IA optimizado para ellos.
Sarlin indica que planean abrir el código fuente de una parte sustancial de este software y están comprometidos a ayudar a otras empresas a entrenar modelos en LUMI. Si las empresas europeas pueden aprovechar recursos como LUMI para el entrenamiento de IA, podría ser un cambio radical en la búsqueda del continente de afirmarse en la era de la IA.
El renacimiento europeo en IA
Mientras las grandes tecnológicas continúan flexionando sus músculos de IA en Silicon Valley, Europa está construyendo silenciosamente su propio arsenal. Las fortalezas del continente radican en su enfoque multilingüe, aprovechando datos lingüísticos financiados públicamente y explorando opciones de cómputo alternativas como LUMI. Aunque el camino por delante puede ser desafiante, la determinación de Europa de competir en la etapa global de la IA es evidente.
El arma secreta de Europa en la batalla contra el dominio de las grandes tecnológicas en la IA generativa se basa en su diversidad, colaboración y compromiso con la soberanía tecnológica. Con el modelo Poro de Silo como testimonio de lo que se puede lograr, Europa bien podría tener una oportunidad de dejar su marca en el mundo de la IA.
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Editah Patrick
Editah es una analista fintech versátil con un profundo conocimiento de los dominios blockchain. Tanto si la tecnología la fascina, encuentra fascinante la intersección entre tecnología y finanzas. Su interés particular en las billeteras digitales y blockchain beneficia a su audiencia.
