Jugador De Fichas LTM 100M En El Juego De La IA

Last Updated on septiembre 2, 2024 11:34 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on septiembre 2, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs

IA Mágica LTM-2-Mini: jugador de fichas 100M LTM en el juego de la IA – Notas clave

• Magic AI LTM-2-Mini es un nuevo modelo de lenguaje de IA diseñado para gestionar tareas de generación de texto y comprensión del lenguaje natural.
• El objetivo de este modelo es ofrecer una mayor eficiencia reduciendo los costes computacionales y manteniendo el rendimiento.
• Magic AI LTM-2-Mini emplea una arquitectura basada en transformadores para comprender mejor el contexto y producir resultados coherentes.
• Se ha construido teniendo en cuenta conjuntos de datos más pequeños, lo que lo hace accesible para una gama más amplia de usuarios y aplicaciones.

Modelos de contexto ultralargos pioneros

LTM-2-Mini es nuestro primer modelo con una ventana de contexto de 100 millones de tokens. Son 10 millones de líneas de código, o 750 novelas.

Blog completo: https://t.co/oFz4A9ynVZ

Evals, eficiencia y más ↓

– Magic (@magicailabs) 29 de agosto de 2024

Magic, una fuerza líder en la investigación de IA, está abriendo nuevos caminos con la introducción de modelos de contexto ultralargos capaces de razonar hasta 100 millones de tokens durante la inferencia. Este paso en la tecnología de IA promete una revolución en diversos ámbitos, especialmente en el desarrollo de software. Imagínese una IA capaz de sintetizar código de forma más eficaz consultando todo su código base, documentación y bibliotecas a la vez, incluso las que no son de acceso público.

Presentamos HashHop: una herramienta de evaluación superior

Una de las innovaciones críticas de Magic es el desarrollo de HashHop, un método más robusto para evaluar las capacidades de contexto largo en modelos de IA. Las evaluaciones tradicionales de “aguja en un pajar” se quedan cortas, ya que pueden ser burladas por modelos que reconocen irregularidades semánticas. HashHop elimina esos fallos utilizando pares hash aleatorios e incompresibles que obligan al modelo a manejar todo el contenido informativo del contexto.

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Progresos con LTM-2-mini

El último modelo de Magic, LTM-2-mini, demuestra una eficiencia sin precedentes, ya que su algoritmo de dimensión secuencial es aproximadamente 1.000 veces más barato que los mecanismos de atención de modelos comparables. Este avance hace posible trabajar con grandes volúmenes de datos, como 10 millones de líneas de código o 750 novelas, utilizando una fracción de los recursos informáticos que se necesitaban antes. En particular, LTM-2-mini ha creado con éxito una calculadora dentro de un marco GUI personalizado en contexto y ha implementado un medidor de seguridad de contraseñas para el repositorio Documenso, mostrando sus capacidades de aprendizaje en tiempo real.

Ampliación con Google Cloud y NVIDIA

Los avances de Magic se ven reforzados por una alianza estratégica con Google Cloud y NVIDIA. Están a punto de presentar dos superordenadores, Magic-G4 y Magic-G5, equipados con GPU NVIDIA GB200 NVL72 y H100 Tensor Core, respectivamente. El objetivo de esta colaboración es mejorar drásticamente la eficiencia del entrenamiento y la inferencia.

Importante aumento de la financiación

Magic ha recaudado la impresionante cifra de 465 millones de dólares, incluida una reciente inyección de 320 millones de un consorcio de inversores nuevos y existentes. Esta financiación acelerará su trabajo en estos modelos e infraestructuras pioneros de IA.

Únete al equipo de Magic

Magic busca ingenieros e investigadores con talento para unirse a sus proyectos de IA. Con un compromiso con la seguridad y la ciberseguridad, Magic está preparada para liderar la próxima era del desarrollo de la IA, tratando los avances de la IA con el mismo nivel de cuidado que industrias críticas como la energía nuclear.

Para aquellos interesados en contribuir a este trabajo, Magic ofrece varios puestos, entre los que se incluyen Ingenieros de Supercomputación y Sistemas, Ingenieros de Investigación y mucho más. El futuro de la IA ya está aquí, y las mentes brillantes de Magic le están dando forma.

Para obtener más información sobre las oportunidades profesionales en Magic, visite su página de ofertas de empleo.

Permanezca atento a las últimas actualizaciones sobre tecnología de IA y avances de Magic y otros innovadores líderes.

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Descripciones

• Modelo lingüístico de IA: Tipo de inteligencia artificial diseñado para comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos pueden realizar tareas como completar textos, traducir y analizar sentimientos.
• Magic AI LTM-2-Mini: Un modelo de IA compacto que está pensado para tareas relacionadas con el texto, como escribir, resumir y responder preguntas, siendo más eficiente en cuanto al uso de recursos.
• Arquitectura basada en transformadores: Un diseño de red neuronal que destaca en tareas que requieren comprensión y generación de lenguaje. Utiliza mecanismos de autoatención para procesar las palabras en relación unas con otras en una frase.
• Coste computacional: Cantidad de recursos informáticos -como memoria y potencia de procesamiento- necesarios para ejecutar un modelo de IA. Un menor coste computacional significa que el modelo puede funcionar en máquinas menos potentes.
• Comprensión del lenguaje natural (NLU): Un campo de la IA centrado en capacitar a las máquinas para comprender e interpretar el lenguaje humano de forma significativa.
• Conjuntos de datos: Colecciones de datos utilizadas para entrenar modelos de IA. Los conjuntos de datos más pequeños pueden acelerar el entrenamiento de los modelos, pero pueden limitar la profundidad de su comprensión.

Preguntas más frecuentes

• ¿Qué es Magic AI LTM-2-Mini?
  Magic AI LTM-2-Mini es un modelo de lenguaje AI compacto diseñado para tareas basadas en texto. Utiliza algoritmos avanzados para comprender y generar texto similar al humano de manera eficiente.
• ¿En qué se diferencia Magic AI LTM-2-Mini de otros modelos de lenguaje?
  A diferencia de los modelos más grandes, Magic AI LTM-2-Mini se centra en reducir los costes computacionales sin dejar de ofrecer un rendimiento sólido. Esto lo hace adecuado para usuarios con recursos limitados.
• ¿Cuáles son las principales características de Magic AI LTM-2-Mini?
  Entre sus principales características se incluyen su arquitectura basada en transformadores, su eficiente diseño computacional y su adaptabilidad a conjuntos de datos más pequeños, lo que permite realizar una amplia gama de tareas de procesamiento de texto.
• ¿Quién puede beneficiarse del uso de Magic AI LTM-2-Mini?
  Este modelo es ideal para desarrolladores, empresas y educadores que busquen una solución de IA rentable para tareas como la creación de contenidos, el análisis de datos y la atención al cliente automatizada.
• ¿Es Magic AI LTM-2-Mini adecuado para aplicaciones en tiempo real?
  Sí, debido a su enfoque en la eficiencia y la reducción de los requisitos computacionales, Magic AI LTM-2-Mini se puede implementar en escenarios en tiempo real como chatbots y asistentes virtuales.