La compañía china High-Flyer irrumpió por todo lo alto en el mercado de la inteligencia artificial (IA) a finales del pasado mes de enero. DeepSeek, su propuesta, se ha abierto paso entre sus competidores gracias a su naturaleza abierta y sus prestaciones, pero el auténtico debate ha girado durante varias semanas alrededor del coste del entrenamiento de sus modelos. Y es que según sus creadores apenas se gastaron 5,6 millones de dólares en este proceso. Tres meses y medio después esta cifra sigue siendo poco creíble, por lo que es razonable contemplarla con desconfianza.
Sea como sea DeepSeek ha puesto encima de la mesa la posibilidad de afrontar el entrenamiento de los nuevos modelos de IA invirtiendo mucho menos dinero que el que han gastado las compañías estadounidenses OpenAI, Google o Anthropic en la puesta a punto de los suyos. Ahora es el gigante tecnológico chino Alibaba el que parece estar siguiendo el mismo camino que ya ha recorrido DeepSeek. Y es que asegura haber desarrollado un sistema de entrenamiento de modelos de IA que reduce casi en un 90% el coste, lo que presumiblemente tendrá un impacto positivo en las capacidades de búsqueda de la IA.
La estrategia que han ideado los ingenieros de Alibaba para reducir el coste del entrenamiento de sus modelos de IA es ingeniosa. Y es que en vez de interactuar con motores de búsqueda reales durante este proceso, ZeroSearch, que es como se llama su tecnología, mejora las capacidades de búsqueda llevando a cabo simulaciones. Para entender por qué esta aproximación es mucho más económica es necesario que tengamos en cuenta que los costes asociados a la redirección de las consultas a los motores de búsqueda comerciales habitualmente son elevados.
Reflexión: La estrategia de Alibaba para reducir el coste del entrenamiento de modelos de IA es un paso importante en la democratización de la inteligencia artificial. Esto podría permitir que empresas más pequeñas entrenen en el juego sin necesidad de grandes inversiones.
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