Energy-based Transformers: Aprendiendo sobre IA que razona como un humano

puntos clave

• Los energy-based transformers (EBT) representan un avance significativo en la inteligencia artificial, permitiendo un razonamiento más profundo y similar al humano.
• Los transformers tradicionales tienen limitaciones al enfrentar problemas que requieren razonamiento complejo, mientras que los EBT pueden adaptarse y mejorar sus respuestas iterativamente.
• Nuevos modelos como LSM2 y PI Vision están empujando los límites del razonamiento de IA, mejorando predicciones de salud y actividad, y permitiendo razonamiento visual simbólico en tiempo real.
• La democratización de la IA a través de creadores de aplicaciones sin código como Spark facilita el acceso y uso de la inteligencia artificial por parte de usuarios no técnicos.
• Estos avances acercan la IA a una forma de pensar más humana, aumentan su utilidad y potencian su aplicación en diversos ámbitos.

Energy-based transformer: El próximo salto hacia una IA que piensa como humano

La inteligencia artificial (IA) se encuentra en medio de una trascendente transformación, evolucionando más allá de simples patrones hacia modelos que logran razonamientos profundos, adaptativos y más alineados con el pensamiento humano. Este espíritu de renovación y avance es personificado por los energy-based transformers, arquitecturas que facilitan a la IA evaluar, corregir y mejorar sus respuestas iterativamente, tal como lo haría un humano al afrontar problemas complejos. En esta intrigante travesía, la inteligencia artificial apunta a reinventarse, brindando sistemas más inteligentes, útiles y humanizados, gracias en gran medida al progreso en razonamiento basado en energía.

La limitación de los transformers tradicionales en el razonamiento IA

Contexto sobre la arquitectura transformer

Los transformadores tradicionales han enmarcado la arquitectura del aprendizaje profundo (deep learning) utilizado en modelos avanzados como ChatGPT, MidJourney y Dolly. Su eficacia para producir contenido, en forma de texto o imágenes, recae en su habilidad para detectar patrones y generar respuestas de forma intuitiva y automática. Este tipo de pensamiento rápido es denominado como "pensamiento sistema uno". Sin embargo, estos modelos, aún siendo bastante exitosos, tienen sus limitaciones.

Problemas actuales

Los transformers convencionales no sobresalen cuando se enfrentan a desafíos que requieren de un razonamiento más ponderado y complejo, mejor conocido como el "pensamiento sistema dos". Este tipo de pensamiento está vinculado al razonamiento humano, a la capacidad de analizar de forma lógica y reflexiva. Además, los transformadores tradicionales carecen de la capacidad de adaptarse y tratan todas las preguntas de la misma manera, sin calibrar la complejidad de cada una de ellas.

Qué es un energy-based transformer y cómo transforma el razonamiento en IA

Definición y principios clave

Los energy-based transformers (EBT) integran el razonamiento basado en energía y los modelos de IA que lo aprovechan. Este tipo de transformer asigna un valor de energía a cada solución posible, buscando minimizarla mediante un proceso iterativo. Así, en lugar de obtener una respuesta de una sola vez, el modelo evalúa, ajusta y mejora su predicción de forma repetida hasta alcanzar la mejor solución. Este procedimiento simula el razonamiento paso a paso que se equipara con el pensamiento humano.

Ventajas principales frente a modelos anteriores

Este tipo de razonamiento basado en energía permite adaptar y alinear el esfuerzo computacional a la complejidad del problema. Una de las ventajas más significativas de los energy-based transformers es su capacidad de autocorrección y verificación interna, es decir, el modelo puede mejorar sus respuestas antes de entregar el resultado final. Además, los EBT han demostrado ser más eficientes, llegando a ser hasta un 35% más eficientes en el uso de datos y recursos computacionales y de aplicabilidad tanto al texto como a las imágenes.

Profundizando en la matemática y entrenamiento de los energy-based transformers

Desafíos técnicos

Los EBT requieren de un entrenamiento delicado y técnicas avanzadas, incluyendo el uso de gradientes de segundo orden y un minucioso modelado del paisaje de energía. Esto podría implicar un mayor costo computacional inicial.

Resultados notables

En cuanto a la eliminación de ruido en imágenes, los EBT han demostrado ser superiores en eficiencia y calidad en comparación con los modelos de difusión tradicionales, utilizando incluso menos recursos. Además, la capacidad de adaptación y mejora continua que estos modelos presentan tiene un impacto directo en la calidad, velocidad y versatilidad de los modelos de aprendizaje profundo.

Nuevos modelos que están empujando los límites del razonamiento de IA

LSM2: Modelo de IA portátil

LSM2 representa una gran evolución en los modelos de IA portátiles. Este modelo fue diseñado para enfrentar la difícil tarea de lidiar con datos desordenados o incompletos provenientes de dispositivos portátiles. A través de una técnica conocida como enmascaramiento adaptativo e heredado (AIM por sus siglas en inglés), LSM2 mejora las predicciones de salud y actividad de los usuarios, sin necesidad de recurrir a la imputación artificial de datos.

El objetivo es claro: proporcionar una robustez frente a los datos faltantes, generar embeddings útiles y exhibir capacidades multitarea en entornos reales. Esto implica que el modelo puede personalizar su rendimiento al usuario específico, realizando varias tareas en paralelo en un entorno real, y haciéndolo sin la necesidad de datos perfectamente alineados o completos.

PI Vision y High Vision: Razonamiento visual simbólico en tiempo real

Las nuevas propuestas vienen de la mano de PI Vision, que introduce una estrategia novedosa: escribir código Python dinámicamente que trabaja para resolver tareas visuales complejas. Este enfoque permite razonamiento visual simbólico y adaptativo, una gran ventaja cuando se necesita salir de rutinas prefijadas y enfrentarse a retos nuevos e inéditos.

Se han obtenido resultados destacados en este sentido utilizando modelos avanzados como Claude SA4 y GPT-4.1, mostrando una mejora en el razonamiento visual y estableciendo una nueva pauta de adaptabilidad y flexibilidad.

Democratización de la IA: Creadores no-code impulsados por razonamiento avanzado

Constructores de aplicaciones de IA sin código: El caso de Spark

Con la aparición de herramientas como Spark, ya no es necesario ser un experto para poder construir aplicaciones potentes de IA. Estas plataformas facilitan a los usuarios comunes construir aplicaciones simplemente describiendo sus necesidades en lenguaje natural.

A través de la integración con modelos de lenguaje avanzados y un sistema de despliegue automático, estas herramientas permiten bajar la barrera de entrada y facilitan la generación y personalización automática de aplicaciones según los requerimientos del usuario. La inteligencia artificial está más cerca del público general que nunca.

Conclusión: Hacia una IA realmente inteligente, útil y humana

Los energy-based transformers y los modelos inspirados en el razonamiento humano representan un gran avance en la inteligencia artificial. Marcan el comienzo de una nueva era en la que la IA se vuelve más adaptable, escalable y parecida a nuestra forma de pensar.

Estos avances nos acercan al prometedor horizonte de una IA capaz de generar predicciones más precisas, listas para ser aplicadas a nuevos usos, y que pueda entender y actuar en un mundo imperfecto y caótico, como el que habitamos.

Desde Privinia, te invitamos a seguir explorando cómo estos desarrollos están revolucionando el potencial de la inteligencia artificial, tanto en la vida personal como en el plano profesional.

FAQ

¿Cómo es que el LSM2 puede mejorar las predicciones de salud y actividad?

El modelo LSM2 utiliza una técnica llamada enmascaramiento adaptativo e heredado (AIM), que se encarga de mejorar las predicciones a pesar de la presencia de datos desordenados o incompletos. Mediante esta técnica, no se requiere la imputación artificial de datos, lo que conlleva a predicciones más fidedignas y precisas.

¿Qué significa que PI Vision escribe código Python dinámicamente?

PI Vision tiene la capacidad de generar código Python para resolver tareas visuales complejas. En lugar de seguir un patrón predefinido, PI Vision construye y ajusta su código a medida que explora y entiende la tarea visual que se le ha asignado, permitiendo un razonamiento visual más flexible y adaptativo.

¿Cómo funciona la construcción de aplicaciones sin código (no-code) con Spark?

Spark permite a los usuarios construir aplicaciones de IA potentes simplemente describiendo sus necesidades en lenguaje natural. Luego, utilizando modelos avanzados de lenguaje y un sistema de despliegue automático, Spark genera y personaliza la aplicación según las necesidades del usuario.

¿Por qué los energy-based transformers son considerados un gran avance en la IA?

Los energy-based transformers introducen un proceso de razonamiento más profundo y similar a la forma de pensar humana en los modelos de IA. Capaces de ajustar y mejorar sus respuestas de forma iterativa, estos transformadores permiten una mayor precisión y adaptabilidad en la resolución de tareas, brindando resultados más eficientes y exactos.

¿Qué ventajas ofrecen los energy-based transformers sobre los transformadores tradicionales?

Los energy-based transformers están diseñados para adaptarse a la complejidad de cada problema y son capaces de autocorregirse y verificar internamente sus respuestas. Además, estos modelos pueden ser hasta un 35% más eficientes en uso de datos y recursos, y son aplicables tanto a texto como a imágenes, demostrando una versatilidad superior a los transformers tradicionales.