Según BGR , un grupo de investigadores de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) acaba de sorprender al mundo de la tecnología al anunciar que han recreado con éxito la tecnología central de DeepSeek, un popular modelo de IA, a un coste de solo 30 USD.
La tecnología central de DeepSeek recreada para 'Piece of Gold'
La información fue publicada por Jiayi Pan, estudiante de doctorado que dirigió el equipo de investigación, en la plataforma Nitter. Por consiguiente, el equipo utilizó un modelo de lenguaje pequeño, de tan solo 3 mil millones de parámetros, para replicar las capacidades de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek R1-Zero. Cabe destacar que este modelo aún demostró la capacidad de autoverificación y búsqueda, características clave que ayudan a DeepSeek a refinar sus respuestas.
La tecnología central de DeepSeek recreada por solo $30
FOTO: CAPTURA DE PANTALLA DE CNBC
Para probarlo, el equipo hizo que el modelo jugara a un juego llamado Countdown, una especie de rompecabezas aritmético. Inicialmente, el modelo generaba respuestas aleatorias, pero tras el aprendizaje por refuerzo, se ajustó y obtuvo la respuesta correcta. Al enfrentarse a una multiplicación compleja, el modelo incluso analizó y resolvió el problema de forma similar a los humanos.
Lo que sorprendió al mundo tecnológico fue el bajo costo de reproducir DeepSeek: tan solo $30. Esta cifra es demasiado pequeña comparada con los miles de millones de dólares que gigantes como OpenAI, Google o Microsoft invierten en el desarrollo de IA. Esta investigación demuestra que desarrollar modelos de IA potentes no implica necesariamente un gran presupuesto.
Sin embargo, también hay escépticos sobre la veracidad de las afirmaciones de DeepSeek, especialmente en lo que respecta al coste de entrenamiento del modelo. El investigador de IA Nathan Lambert cuestionó si la cifra de 5 millones de dólares de DeepSeek refleja realmente sus costes y señaló la preocupación por la transferencia de datos de DeepSeek a China.
A pesar de la controversia, la investigación del equipo de Berkeley demuestra que el aprendizaje de refuerzo avanzado se puede lograr sin grandes inversiones. Esto podría revolucionar la IA, permitiendo que pequeñas empresas e investigadores independientes se sumen a la carrera tecnológica.
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Fuente: https://thanhnien.vn/tai-tao-duoc-cong-nghe-cot-loi-cua-deepseek-chi-voi-30-usd-185250130220537439.htm
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