Los modelos de IA se volverán más rápidos y eficientes, solo necesitaríamos una mejora en sus matrices
La mejora de la eficiencia de estos sistemas podría suponer un salto exponencial en sus capacidades
Podría parecer que los actuales modelos de inteligencia artificial, como GPT-4 de OpenAI, por ejemplo, son lo suficientemente eficientes y rápidos como para saciar nuestra sed de información, pero no es así. Quienes se encuentran entre bambalinas en el desarrollo de esta tecnología saben a ciencia cierta que es necesario empujar aún más sus límites para dotar a la IA de una eficiencia de la que ahora carece. Un par de estudios quieren contribuir a su mejora.
La multiplicación de las matrices en los modelos de IA
La multiplicación de matrices es una de las técnicas matemáticas que más importancia tienen en el actual desarrollo de la tecnología. En su momento, cuando aprendíamos matemáticas, nos enseñaron un método perfectamente válido para llevar a cabo esta operación.
Sin embargo, existen otras maneras de realizar el proceso de manera más eficiente y rápida. Algo que ayudará a los modelos de IA, y a sus aplicaciones, como sería el caso de ChatGPT, a mejorar exponencialmente.
I know that this one is useless for me (only applicable at planet size multiplications?) but interesting nonetheless:
— Muzaffer Kal @🏡 🦆⏩ (@MuzafferKal_) April 4, 2023
Faster Matrix Multiplication via Asymmetric Hashinghttps://t.co/9LlTgPhgQY
Han sido tres investigadores de la Universidad de California en Berkeley los que presentaron el artículo publicado en arXiv, donde avanzan la mejora de la multiplicación de las matrices. Dicho descubrimiento fue presentado en el marco de la conferencia Foundations of Computer Science, aunque meses después publicaron otro artículo en el medio Proceedings of the 2024 Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, donde establecen un nuevo horizonte en dicha multiplicación.
Tal y como te comentábamos anteriormente, la multiplicación de matrices es ampliamente utilizada en la tecnología actual, sobre todo en algoritmos, y el reciente descubrimiento nos invita a soñar aún más alto. William Kuszmaul, en declaraciones recogidas por el medio Quanta Magazine, asegura que:
Este es un gran descubrimiento técnico. Es la mayor mejora en la multiplicación de matrices que hemos visto en más de una década.
In two recent papers, researchers have improved upon the best-known speed for matrix multiplication. Steve Nadis reports: https://t.co/c2Pp4weEg5
— Quanta Magazine (@QuantaMagazine) March 7, 2024
Todo el planteamiento teórico de los estudios está reflejado en los artículos que hemos mencionado anteriormente, por si te apetece leerlos con tranquilidad y dominas el idioma que se habla en sus párrafos, aunque lo verdaderamente importante es ser consciente de que el incremento de velocidad y eficiencia, por sutil que sea, puede llevar a importantes ahorros energéticos y de computación.
Es por ello que estos avances en multiplicaciones de matrices son tan importantes para los modelos de inteligencia artificial y para las aplicaciones que los utilizan, como en generación de imágenes o vídeos, en chatbots o en reconocimiento de voz. El futuro de la IA, parece, está a punto de ser impulsado desde la matriz.