By Juan Diego Polo

Hoy, el lanzamiento de Gemma 2 marca un hito importante para desarrolladores y investigadores, ofreciendo un modelo abierto de alto rendimiento con opciones de 9 mil millones (9B) y 27 mil millones (27B) de parámetros. Gemma 2 promete eficiencia, velocidad y accesibilidad sin precedentes.

Rendimiento Excepcional

Modelos de 9B y 27B parámetros

Gemma 2 ofrece versiones de 9B y 27B parámetros. Ambos modelos destacan por su rendimiento superior en comparación con modelos de mayor tamaño. El modelo de 27B, por ejemplo, compite con alternativas que tienen el doble de parámetros, lo que lo convierte en una opción robusta para aplicaciones exigentes.

Inferencia Rápida y Eficiente

Uno de los mayores atractivos de Gemma 2 es su eficiencia en la inferencia. Este modelo puede funcionar a plena precisión en hardware de alta gama como la GPU NVIDIA H100 Tensor Core o en un host de Google Cloud TPU, reduciendo significativamente los costos de despliegue. Esto hace que la implementación de IA sea más accesible y económica.

Integración y Compatibilidad

Compatibilidad con Principales Frameworks

Gemma 2 está diseñado para integrarse fácilmente en distintos entornos de desarrollo. Es compatible con frameworks populares como Hugging Face Transformers, PyTorch, TensorFlow y JAX. Además, se puede utilizar con Keras 3.0 y herramientas como Gemma.cpp y Llama.cpp, facilitando su uso para una amplia variedad de tareas de IA.

Despliegue Sencillo en Google Cloud

A partir del próximo mes, los clientes de Google Cloud podrán desplegar y gestionar Gemma 2 en Vertex AI. Esto simplifica la administración y el escalado de modelos, permitiendo a los desarrolladores concentrarse en la creación de soluciones innovadoras.

Herramientas para Desarrolladores

Cookbook de Gemma

Para ayudar a los desarrolladores a sacar el máximo provecho de Gemma 2, Google ha lanzado el Gemma Cookbook, una colección de ejemplos prácticos y recetas. Este recurso guía a los usuarios en la construcción de sus propias aplicaciones y en la afinación de los modelos para tareas específicas.

LLM Comparator

Google también ha introducido el LLM Comparator, una herramienta de evaluación abierta que permite a los desarrolladores comparar modelos de lenguaje en profundidad. Con esta herramienta, es posible realizar evaluaciones comparativas utilizando su propio modelo y datos, y visualizar los resultados de manera clara y efectiva.

Compromiso con el Desarrollo Responsable

Seguridad y Mitigación de Riesgos

El desarrollo de Gemma 2 siguió procesos internos rigurosos de seguridad. Se filtraron los datos de preentrenamiento y se realizaron pruebas exhaustivas para identificar y mitigar posibles sesgos y riesgos. Los resultados de estas evaluaciones se publican en un conjunto amplio de métricas relacionadas con la seguridad y los daños representacionales.

Tecnología de Marca de Agua en Textos

Pronto, Google planea liberar su tecnología de marca de agua, SynthID, para los modelos Gemma. Esta herramienta ayudará a mantener la integridad y la seguridad de los textos generados por IA, proporcionando una capa adicional de responsabilidad en el uso de estos modelos.

Proyectos Inspiradores con Gemma

Diversidad Lingüística

La primera versión de Gemma ha generado más de 10 millones de descargas y ha sido utilizada en numerosos proyectos innovadores. Un ejemplo notable es Navarasa, que ha creado un modelo enfocado en la diversidad lingüística de la India, demostrando el potencial de Gemma para aplicaciones culturalmente significativas.

Nuevas Iniciativas

Con el lanzamiento de Gemma 2, se espera que los desarrolladores puedan llevar sus proyectos a niveles aún más ambiciosos. Google está explorando nuevas arquitecturas y desarrollando variantes especializadas de Gemma para abordar una gama más amplia de tareas y desafíos de IA.

Cómo Empezar

Gemma 2 ya está disponible en Google AI Studio, permitiendo a los usuarios probar su rendimiento completo sin requerimientos de hardware específicos. También se pueden descargar los pesos del modelo desde Kaggle y Hugging Face Models. Además, los investigadores académicos pueden solicitar créditos en Google Cloud a través del Programa de Investigación Académica Gemma 2, abierto hasta el 9 de agosto.

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By Diego Bastarrica

TeamViewer es uno de los proveedores más populares de herramientas de acceso remoto

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By DT en Español

Es sorprendentemente rico en funciones para una aplicación tan simple

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Source:: Computadoras

By Juan Diego Polo

En los últimos años, Europa ha incrementado de manera significativa su inversión en startups de tecnología cuántica. Un informe reciente de McKinsey destaca que los gobiernos europeos están destinando fondos públicos a tecnologías como computadoras cuánticas, sensores cuánticos y comunicaciones cuánticas. Este movimiento responde al reconocimiento de la importancia geopolítica y estratégica de la tecnología cuántica, con varios proyectos supervisados por ministerios de defensa.

La Estrategia de Soberanía Digital

El concepto de “soberanía digital» se ha vuelto central para Europa, y la tecnología cuántica juega un papel crucial en esta visión. La capacidad de generar avances significativos en este campo no solo tiene implicaciones económicas, sino también de seguridad nacional. Las inversiones públicas en tecnología cuántica han crecido un 50% globalmente en los últimos años, con Europa liderando este aumento.

Compromisos Nacionales

Reino Unido

El Reino Unido ha lanzado una estrategia nacional que desbloquea $3.1 mil millones en un periodo de diez años, totalizando $4.3 mil millones. Este plan incluye iniciativas para desarrollar una computadora cuántica tolerante a fallos.

Alemania

Alemania ha destinado $2.25 mil millones en tres años como parte de su Plan de Acción para Tecnologías Cuánticas, alcanzando un total de $5.2 mil millones. Este esfuerzo está enfocado en la construcción de infraestructuras cuánticas robustas.

Otros Países Europeos

Francia ha comprometido $2.2 mil millones, mientras que los Países Bajos han asignado $1 mil millones, incluyendo una reciente inyección de $66 millones para Quantum Delta NL desde el Fondo Nacional de Crecimiento. Otros países como Dinamarca, Austria, España y Finlandia también han realizado inversiones significativas.

Comparativa Global

Si bien las inversiones individuales de los países europeos son notables, aún palidecen en comparación con China, que ha destinado $15.3 mil millones en fondos estatales. Por otro lado, Estados Unidos ha comprometido $3.8 mil millones, con una gran parte de la inversión procedente de capital privado.

La Relación entre Inversión Pública y Privada

A nivel global, el capital de riesgo y otras inversiones privadas representan más del 80% del financiamiento para la tecnología cuántica. Sin embargo, en Europa, la inversión privada sigue rezagada en comparación con el gasto público. En Estados Unidos, la inversión privada supera con creces el apoyo público, constituyendo más del 90% del total.

Dinámicas del Mercado de Startups Cuánticas

En 2023, las startups de tecnología cuántica experimentaron una disminución del 27% en inversión de capital de riesgo, menos que la caída del 38% en todos los sectores tecnológicos. La mayoría de estos fondos se destinaron a empresas con más de cinco años de existencia, reflejando una preferencia por tecnologías maduras con casos de uso comercial desarrollados.

Liderazgo Europeo en Publicaciones Científicas

Un aspecto positivo del informe es que las universidades europeas están aumentando los programas de tecnología cuántica. Europa lidera en el número de graduados en campos relacionados y en publicaciones científicas, seguida de China y Estados Unidos. Este liderazgo académico es crucial para alimentar el ecosistema de startups y asegurar el crecimiento sostenido del sector.

Futuro Prometedor

La tecnología cuántica promete revolucionar diversas industrias, desde la ciberseguridad hasta la logística. Con el apoyo creciente de los gobiernos europeos, se espera que este sector vea un crecimiento acelerado y contribuya significativamente a la economía global en los próximos años.

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By Juan Diego Polo

OpenAI ha lanzado CriticGPT, una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial diseñada para mejorar el rendimiento de GPT-4. Esta nueva tecnología se encarga de analizar y criticar las respuestas de ChatGPT, ayudando a los supervisores humanos a mejorar la calidad de las respuestas del modelo. Vamos a explorar en detalle cómo funciona esta herramienta y su impacto en el entrenamiento de IA.

El Nacimiento de CriticGPT

CriticGPT surge de la necesidad de mejorar la precisión y la calidad de los modelos de IA avanzados. Según un artículo de investigación reciente de OpenAI, los errores en estos modelos se vuelven cada vez más sutiles, lo que complica la tarea de los entrenadores humanos para detectarlos.

¿Qué Hace CriticGPT?

CriticGPT utiliza el mismo proceso de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) que ChatGPT, pero con una diferencia crucial: está entrenado para identificar y criticar errores. Esto incluye fallos en el código y en las respuestas generadas por ChatGPT. Según OpenAI, los evaluadores humanos que usan CriticGPT superan a aquellos que no lo usan en un 60% de las veces.

Integración en el Proceso de Entrenamiento

CriticGPT se está integrando en el pipeline de etiquetado de RLHF de ChatGPT. Esto significa que ahora hay un paso adicional donde las respuestas generadas por ChatGPT son revisadas y evaluadas por CriticGPT. Este proceso busca detectar y calificar de manera más eficiente los problemas en los datos de entrenamiento y en las respuestas generadas.

Investigación y Desarrollo

La creación de CriticGPT se basa en investigaciones previas, incluyendo un artículo publicado en 2022 por Jan Leike, ex jefe de seguridad de OpenAI. Este estudio exploraba la construcción de modelos autocríticos para asistir a los evaluadores humanos, sentando las bases para el desarrollo de CriticGPT.

Desafíos y Futuro de CriticGPT

Aunque CriticGPT ha demostrado ser una herramienta valiosa, OpenAI reconoce que aún enfrenta varios desafíos. La compañía está trabajando para mejorar la capacidad de CriticGPT para entender y criticar tareas más complejas y extensas. También se están realizando esfuerzos para reducir las alucinaciones, un problema común en los modelos de IA.

Impacto en la Comunidad de IA

El lanzamiento de CriticGPT marca un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial. Al proporcionar una herramienta que puede detectar errores de manera más efectiva, OpenAI está mejorando la precisión y la confiabilidad de sus modelos. Esto no solo beneficia a los desarrolladores y entrenadores, sino también a los usuarios finales que interactúan con ChatGPT.

Con CriticGPT, OpenAI está dando un paso importante hacia la creación de modelos de IA más robustos y confiables. Al abordar los errores de manera más eficiente, se están sentando las bases para una nueva era de inteligencia artificial más precisa y útil.

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By Juan Diego Polo

El año 2024 marca un hito en la gestión de residuos nucleares con la apertura del primer depósito permanente del mundo en Olkiluoto, Finlandia. Este sitio, conocido como Onkalo, ha sido diseñado para almacenar de manera segura los residuos más peligrosos del planeta durante milenios.

Un Proyecto Pionero

Onkalo, que significa “cavidad» en finlandés, es una instalación subterránea situada en una isla del Mar Báltico, a tres horas de Helsinki. La instalación se encuentra a casi 500 metros de profundidad en roca cristalina de 2 mil millones de años de antigüedad. Este entorno geológico ha sido elegido por su estabilidad y capacidad para mantener los residuos seguros durante un período de tiempo inimaginablemente largo.

Proceso de Almacenamiento

El proceso comienza en una planta de encapsulación donde robots colocan varillas de combustible nuclear gastado en recipientes de cobre y hierro fundido, que pesan alrededor de 24 toneladas cada uno. Estos recipientes, una vez llenos, se transportan en un elevador hasta una caverna subterránea. Allí, cada contenedor es rodeado por arcilla bentonítica y sellado con concreto. Este diseño asegura que los residuos permanezcan aislados de cualquier factor externo que pueda comprometer su seguridad.

Desafíos Sociales y Técnicos

Aunque la ingeniería detrás de Onkalo es impresionante, obtener la aprobación de la comunidad local no fue tarea fácil. El proceso de sitiar una instalación de este tipo, conocido como “consent-based siting», se basa en obtener el apoyo de la comunidad que alojará el depósito.

Participación Comunitaria

La participación comunitaria fue crucial para el éxito del proyecto. La agencia Posiva, responsable de la gestión de residuos nucleares en Finlandia, dedicó décadas a educar a la comunidad de Eurajoki sobre los beneficios y riesgos del almacenamiento nuclear. Este enfoque transparente y educativo ayudó a ganar la confianza y el apoyo necesarios para avanzar con el proyecto.

Comparación Internacional

Mientras Finlandia avanza con su solución de almacenamiento, otros países todavía luchan con la gestión de sus residuos nucleares. En Estados Unidos, el proyecto Yucca Mountain en Nevada fue cancelado debido a la oposición local y falta de consenso. En contraste, Finlandia y Canadá han adoptado enfoques que priorizan la participación comunitaria y la transparencia.

Lecciones de Canadá

Canadá, que también busca un sitio para un depósito geológico profundo, ha aprendido de la experiencia finlandesa. Han implementado un proceso de selección que considera tanto factores geológicos como la opinión de las comunidades locales. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, todavía enfrentan desafíos para obtener el consenso necesario.

Beneficios Locales

Alojar una instalación de este tipo no solo implica riesgos, sino también beneficios significativos para las comunidades. En Eurajoki, los ingresos fiscales generados por la instalación de Onkalo han permitido mejoras en infraestructuras locales como escuelas y centros deportivos. Este desarrollo económico ha sido un factor importante para el apoyo continuo de la comunidad.

Desarrollo Sostenible

El proyecto Onkalo no solo se enfoca en la seguridad a largo plazo, sino también en proporcionar beneficios inmediatos y tangibles a las comunidades locales. Este equilibrio entre el manejo de residuos y el desarrollo comunitario es crucial para el éxito de cualquier proyecto de almacenamiento nuclear.

Reflexiones Finales

El desafío de almacenar residuos nucleares de manera segura durante miles de años es uno de los problemas más complejos que enfrenta la humanidad. Proyectos como Onkalo en Finlandia demuestran que, con la combinación correcta de ingeniería avanzada y participación comunitaria, es posible encontrar soluciones viables.

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