La capacidad de generar datos sintéticos de alta calidad se ha convertido en un recurso invaluable. La reciente presentación del modelo NeMo Guardrails 340B de NVIDIA marca un hito significativo en esta área, proporcionando una herramienta poderosa y accesible para startups y pequeñas empresas que buscan entrenar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Este modelo, con 340 mil millones de parámetros, es uno de los modelos de código abierto más grandes y avanzados disponibles actualmente, diseñado específicamente para integrarse con las plataformas NVIDIA NeMo y NVIDIA TensorRT.
Ya estuve cubriendo en mi post anterior “NVIDIA Omniverse y la creación de clones del mundo” un contenido relacionado que tiene mucho que ver con el uso de datos sintéticos para realizar todo tipo de simulaciones,
¿Qué son los Datos Sintéticos?
Los datos sintéticos son aquellos generados por computadora que replican las propiedades y características de los datos del mundo real.
Se derivan de conjuntos de datos existentes o se crean utilizando algoritmos y modelos avanzados. Estos datos cubren una variedad de procesos y técnicas, desde la síntesis de datos simples hasta modelos de aprendizaje profundo.
Los datos sintéticos son una herramienta poderosa en IA y aprendizaje automático debido a su costo bajo y facilidad de producción, etiquetado preciso, y capacidad para minimizar el sesgo presente en los datos del mundo real.
Además, permiten la reducción de la necesidad de datos reales, con predicciones de Gartner que sugieren que para 2025 necesitaremos un 70% menos de datos reales para alimentar la IA. Esto supone de facto un ahorro sin precedentes en el entrenamiento de estos modelos.
Generación y Evaluación de Datos Sintéticos: La Problemática que Soluciona
Uno de los principales desafíos en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial es la obtención de conjuntos de datos de alta calidad. Estos datos son cruciales para asegurar el rendimiento, la precisión y la calidad de las respuestas de los modelos personalizados. Sin embargo, obtener dichos conjuntos de datos puede ser prohibitivamente caro y difícil, especialmente para pequeñas y medianas empresas. Aquí es donde el modelo NeMo Guardrails 340B y la familia de modelos Nemotron-4 340B de NVIDIA juegan un papel crucial.
Ahorro de Costes con Modelos Open Source
Tradicionalmente, obtener conjuntos de datos de alta calidad implica inversiones significativas en tiempo y recursos financieros.
Las pequeñas y medianas empresas a menudo enfrentan barreras prohibitivas en términos de costo y acceso a estos datos. Al utilizar modelos open source como los desarrollados por NVIDIA las empresas pueden generar sus propios datos sintéticos de alta calidad sin incurrir en los elevados costos de adquisición de datos.
Además, la posibilidad de personalizar estos modelos utilizando datos propios permite a las empresas adaptar las capacidades del modelo a sus necesidades específicas sin necesidad de desarrollos costosos desde cero. Este enfoque no solo reduce los gastos iniciales sino que también disminuye los costos operativos a largo plazo, haciendo que el desarrollo de tecnologías avanzadas de IA sea más accesible para una amplia gama de empresas.
Lanzamiento y Comparación con GPT-4
El modelo Nemotron-4 340B de NVIDIA se compara favorablemente con el GPT-4 de OpenAI, tanto en tamaño como en capacidades, destacándose en diferences benchmarks como GSM 8k y MMLU.
Este modelo ha generado un gran interés debido a su licencia abierta muy permisiva y sus capacidades avanzadas. Sin embargo, su implementación local es complicada y requiere hardware avanzado como un DGX H100 con 8 GPUs, lo que limita su uso a través de APIs y servicios en la nube.
No te pierdas este video de Matthew Berman en el que verás este modelo en acción.
La introducción de estos modelos Opensuurce de NVIDIA representa un avance significativo en la democratización de la inteligencia artificial. permitiendo a pequeñas y medianas empresas acceder a tecnologías de generación de datos sintéticos de alta calidad, reduciendo costes y barreras de entrada.
Con estos modelos, NVIDIA no solo facilita el desarrollo de LLMs robustos y precisos, sino que también impulsa la innovación abierta, ofreciendo recursos poderosos y accesibles para la comunidad global de desarrolladores de IA.
Referencias:
- What is Synthetic Data?
- Accelerating AI with Synthetic Data
- Leverage Our Latest Open Models for Synthetic Data Generation with NVIDIA Nemotron-4 340B
- Si quieres testar este modelo de forma comparativa con otros puedes hacerlo con. LMSYS Chat desde aqui
