inteligencia artificial eficiente

La computación neuromórfica se basa en un principio simple pero poderoso: imitar la forma en que funciona el cerebro humano para crear sistemas informáticos más eficientes. A diferencia de los ordenadores tradicionales, que separan la memoria del procesamiento en lo que se conoce como arquitectura de Von Neumann, los sistemas neuromórficos integran ambos aspectos. Esto permite un procesamiento más natural, paralelo y veloz, similar a como nuestras neuronas y sinapsis trabajan en conjunto.

Imaginemos que un ordenador tradicional es como una oficina en la que hay que moverse constantemente de una habitación (la memoria) a otra (el procesador) para trabajar. En cambio, la computación neuromórfica es como tenerlo todo en un solo escritorio: rápido, directo y energéticamente más eficiente. Continúa leyendo «Computación neuromórfica: inteligencia artificial eficiente e independiente de la nube»

En el mundo de la inteligencia artificial, el tamaño importa… pero no siempre en la forma que pensamos. Mientras la mayoría de los modelos de lenguaje avanzados crecen en complejidad, ocupan más memoria y requieren potentes tarjetas gráficas para funcionar, Microsoft ha dado un paso en otra dirección con su nuevo modelo BitNet b1.58, que demuestra que menos puede ser más.

Este modelo, desarrollado por el grupo de Investigación en Inteligencia Artificial General de Microsoft, apuesta por una estructura mucho más simple. A diferencia de los modelos tradicionales, que utilizan números de 16 o 32 bits para representar los “pesos” de las neuronas artificiales, BitNet trabaja con solo tres valores posibles: -1, 0 o 1. Es como si un chef decidiera cocinar con solo tres ingredientes… y aún así lograra una receta de alta cocina. Continúa leyendo «BitNet y la IA eficiente: cómo Microsoft está cambiando las reglas del juego con modelos de bajo consumo»