Sam Altman, CEO de OpenAI, compañía matriz de ChatGPT, estuvo en entrevista con Bill Gates en su podcast ‘Unconfused me’. Allí, Altman reveló algunos de los próximos avances en los que están trabajando y que llegarán con la próxima versión de GPT. Sin duda, el anuncio más importante del que habló el CEO es la creación de videos que podrá realizar esta herramienta de IA. 

“La multimodalidad será muy importante. Discurso entrante, discurso saliente. Imágenes. El vídeo por fin . Está claro que la gente quiere esto. Lanzamos [la capacidad de crear] imágenes y audio, y hubo una recepción mucho más fuerte de lo que esperábamos”, mencionó Altman. De acuerdo con estas declaraciones, la generación de videos directamente en ChatGPT estaría más cerca de lo que esperamos. 

Aunque el CEO no reveló mayores detalles del funcionamiento de esta nueva opción, podríamos esperar que la ejecución sea bastante similar a la que ya conocemos con el generador de imágenes. Escribes la petición de cómo desees que sea el video: qué contenido debe tener, qué personajes, cuál es la temática y todo lo que requieras para dar una instrucción clara. Posteriormente, el chatbot generará el video que solicitaste. 

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¿Y el tema ético? 

Aunque este tipo de generadores de video suponen un gran avance a nivel tecnológico, también plantean un gran debate acerca de los usos que se le dan a este tipo de herramientas. Ya antes hemos visto la proliferación de Deepfake que se ha generado gracias a estas nuevas herramientas de IA. Lo mismo podría suceder con el generador de videos que se integraría en ChatGPT. 

En teoría, sería muy fácil crear un video con las fotos de famosos o personas que no han dado la autorización para usar su imagen y crear cualquier video que se te ocurra. Si bien, la idea es que sea usado para contenido de valor y realmente útil, se puede tergiversar su uso y hacer daño a terceros. 

Sin duda, el 2024 será el año en el que se establezcan nuevas reglas y leyes sobre el uso de la inteligencia artificial, tal y como lo han plantado organizaciones y países enteros como en la Unión Europea.

Imagen: Matheus Bertelli

La situación, expuesta por The Verge, indica que ByteDance ha empleado en secreto la tecnología de OpenAI a través de la API GPT (Generative Pre-trained Transformer) durante las diversas fases de desarrollo de su proyecto denominado ‘Project Seed’. Este movimiento, según informes, podría violar las condiciones de servicio de OpenAI, que prohíben el uso de sus modelos para desarrollar inteligencia artificial que compita directamente con los productos y servicios de la empresa.

ByteDance habría accedido a la API de OpenAI a través de Microsoft, que aplica las mismas políticas restrictivas. La información obtenida por el medio citado revela que ByteDance no solo utilizó la tecnología de OpenAI en el entrenamiento de su modelo LLM. En cambio, se discuten estrategias internas para enmascarar pruebas y manipular datos, según conversaciones detectadas en la plataforma interna de la empresa, Lark.

Ante estos hallazgos, OpenAI ha tomado medidas suspendiendo la cuenta de ByteDance mientras se lleva a cabo una investigación exhaustiva para determinar la magnitud de la violación. Aunque OpenAI destaca que el uso por parte de ByteDance fue mínimo, la empresa estadounidense está comprometida a hacer cumplir sus políticas y tomará medidas adicionales según sea necesario.

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En respuesta, ByteDance ha negado las irregularidades y sostiene que cuenta con licencia de Microsoft para utilizar las APIs de GPT. La empresa admitió haber recurrido a la tecnología de OpenAI para impulsar productos fuera de China, pero subraya que Doubao, su chatbot específico para el mercado chino, se basa en su propio modelo de desarrollo.

Esta controversia surge en un momento crítico en el campo de la inteligencia artificial, con grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Google, Amazon, Meta y otras compitiendo por el liderazgo. Mientras OpenAI realiza su investigación, la comunidad de inteligencia artificial observa de cerca las posibles repercusiones de este enfrentamiento en el panorama de la innovación y el desarrollo tecnológico.

Imagen: Growtika

La compañía que tiene sede en Silicon Valley, entrenó los siete modelos en 16 sistemas CS-2 en la supercomputadora Cerebras Andromeda AI, incluidos modelos de lenguaje más pequeños de 111 millones de parámetros a un modelo más grande de 13 mil millones de parámetros.

Startup explica que por lo general entrenar siete modelos GPT con parámetros de 111 millones puede tardar meses, sin embargo, con la supercomputadora Andromeda fueron capaces de hacerlo en pocas semanas, ya que esta cuenta con una velocidad “increíble” de los sistemas Cerebras CS-2 que componen el hardware de IA y la capacidad de la arquitectura de flujo de peso del sistema para eliminar el dolor de la computación distribuida.

The AI industry is becoming increasingly closed. We believe in fostering open access to the most advanced models. Cerebras-GPT is being released under the Apache 2.0 license, allowing royalty-free use for research or commercial applications. (2/5) pic.twitter.com/IYI4dROx9Q

— Cerebras Systems (@CerebrasSystems) March 28, 2023

“Pocas organizaciones son capaces de entrenar modelos verdaderamente a gran escala. Aún menos lo han hecho en hardware de IA dedicado. Lanzar siete modelos GPT completamente entrenados a la comunidad de código abierto muestra cuán eficientes pueden ser los clústeres de los sistemas Cerebras CS-2 y cómo pueden resolver rápidamente los problemas de IA de mayor escala, problemas que generalmente requieren cientos o miles de GPU, explica Sean Lie, cofundador y arquitecto jefe de software en Cerebras.

¿Qué se puedes hacer con los siete modelos de lenguaje grande?

De acuerdo con la compañía, los modelos preentrenados proporcionan una alta precisión para un ajuste fino. “Al aplicar una cantidad modesta de datos personalizados, cualquiera puede crear aplicaciones potentes y específicas de la industria con un trabajo mínimo. Los diversos tamaños de los modelos y los puntos de control que los acompañan permiten a los investigadores de IA crear y probar nuevas optimizaciones y flujos de trabajo que benefician ampliamente a la comunidad”, reseña el comunicado.

Además, el código abierto de Cerebras-GPT, está listo para ser utilizado y reproducido por cualquier persona.

Por sus parte, Karl Freund, consultor de chips en Cambrian AI, explicó a Reuters, que los modelos más grandes no siempre significada que sean mejor; por ejemplo cuando OpenAI lanzó ChatGPT, este cuenta con 175 millones de parámetros y puede producir poesía e investigación, sin embargo, los modelos más pequeños se pueden implementar en teléfonos o parlantes inteligentes, mientras que los más grandes se ejecutan en PC o servidores.

“Se han publicado algunos artículos interesantes que muestran que (un modelo más pequeño) puede ser preciso si lo entrenas más. Así que hay una compensación entre más grande y mejor entrenado”, señaló Freund

Los siete modelos Cerebras-GPT ya están disponibles en Hugging Face y Cerebras Model Zoo en GitHub bajo la licencia Apache 2.0.

De manera muy sencilla, esta herramienta es una caja arqueológica de código que funciona a través de AI. Watermelon Tools permite entender las bases de código al indexar la información más relevante de TI, ticketing y sistemas de mensajería. Luego, utilizando el modelo de inteligencia artificial GPT, pueden resumir todo el contexto del código.

Watermelon Tools también es impresionante porque ofrece algunas ventajas que entienden las preocupaciones y flujos de muchas compañías desarrolladoras de software. Por ejemplo, pese a que la aplicación crea el contexto del código, no almacena la información utilizada. También se puede conectar con la mayoría de herramientas que suelen utilizar estos equipos de trabajo, de manera que no interrumpe los ritmos de trabajo.

Los cerebros detrás de Watermelon Tools

Los creadores de Watermelon Tools son Esteban Vargas (CEO) y Esteban Dalel (CTO). Este dúo dinámico se conoció en un club de programación de la Universidad, haciendo competencias de código. Durante los siguientes años ambos colaboraron en algunos proyectos y, más importante, se metieron de lleno en el mundo de las startup. Para finales del 2020 empezaron a trabajar juntos y desarrollaron algo similar a Donut (el bot de Slack que permite conexiones entre personas de la misma empresa). Sin embargo, decidieron no continuar apostando por esta idea al “no entender mucho el mundo de los recursos humanos”.

Fue a principios de 2022 que Vargas y Dalel comenzaron con la idea que se convertiría en Watermelon Tools. Durante el Miami Hackweek descubrieron que un campo con el que se sentían más cómodos era el de crear herramientas para los desarrolladores. También encontraron un problema: la falta de documentación de código.

“Ahí dijimos, en vez de hacer un documentador hagamos un indexador de documentación pasiva, es decir, en vez de forzar a la gente a escribir documentación, que es un cambio de comportamiento muy grande, dijimos, qué tal si indexamos la información más relevante alrededor de cada código”.

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Estando en Miami levantaron dinero de Platanus Ventures, renunciaron a sus trabajos, y empezaron a construir la startup. Durante el 2022 también consiguieron apoyo de varios ángeles inversionistas y de Pioneer.app (aceleradora Daniel Gross, ex socio de Y Combinator). Ahora, empiezan el 2023 con la inversión de Techstars Miami, llevando su total recaudado a $265 mil USD.

El apoyo que les está ofreciendo Techstars está probando clave para llevar su ideal al siguiente nivel: “estamos aprendiendo a hacer una empresa de developer tools muy grande. Ellos aceleraron a empresas de herramientas para desarrolladores que hoy valen varios miles de millones de dólares y que cotizan en bolsa como DigitalOcean y SendGrid”.

Por el momento buscan hacer el producto lo más retentivo posible. Han tenido más de tres mil descargas principalmente en Estados Unidos, India y China y buscan tener la suficiente tracción con un producto social y muchos contribuyentes a su red abierta, “las estadísticas dicen que el 75% de las empresas de este tipo llegan a la serie A sin ingresos. Después vamos a construir un B2B a través de eso”, afirmó Vargas, CEO de Watermelon Tools.

Puedes encontrar más información o probar Watermelon Tools en este enlace. }

Imágenes: Watermelon Tools