Avances y Límites en los Modelos de IA de Razonamiento: ¿Hacia una Desaceleración Inminente?

El Futuro de la IA de Razonamiento bajo la Lupa de Epoch AI

Un reciente análisis de Epoch AI, instituto sin fines de lucro especializado en investigación de inteligencia artificial, advierte que la industria podría enfrentar una desaceleración en el rendimiento de los modelos de razonamiento avanzado en tan solo un año.

¿Cómo Funcionan Estos Modelos?

• Entrenamiento en dos fases: Primero se entrenan con grandes volúmenes de datos, luego se aplica aprendizaje por refuerzo para optimizar soluciones
• Ventaja: Mejoran drásticamente en matemáticas y programación
• Desventaja: Mayor tiempo de procesamiento vs modelos convencionales

La Carrera por el Escalado Computacional

OpenAI ha revelado que su modelo o3 usó 10 veces más capacidad computacional que su predecesor o1, concentrándose principalmente en la fase de aprendizaje por refuerzo. Según Dan Roberts, investigador de la compañía, planean priorizar esta técnica usando más poder de cómputo que en el entrenamiento inicial.

Barreras Inminentes

• Límites físicos: Existe un tope máximo de capacidad computacional aplicable
• Costos operativos: Investigación con sobrecostos persistentes
• Rendimientos decrecientes: Actualmente, el aprendizaje por refuerzo mejora 10x cada 3-5 meses vs 4x anual del entrenamiento convencional

«Si los costos de investigación se mantienen altos, los modelos de razonamiento podrían no escalar como se espera»
– Josh You, analista líder de Epoch AI