Stability AI, responsable del desarrollo de las herramientas de generación de imágenes y música Stable Difussion y Dance Difussion, ha lanzado un conjunto de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto, que se presentan como StableLM.
En ese sentido, la compañía anunció a través de un comunicado que estos modelos ya están disponibles en GitHub para que los desarrolladores de aplicaciones los descarguen y los adapten a sus servicios con fines comerciales o de investigación.
Dicho esto, el LLM de código abierto StableLM se ha presentado como una versión Alpha e integra entre 3.000 y 7.000 millones de parámetros, aunque espera ofrecer próximamente modelos de 15.000 a 65.000 millones de parámetros.
Este conjunto de modelos, creados en colaboración con EleutherAI, incluyen GPT-J, GPT-NeoX y la IA Pythia, entrenados con el conjunto de datos abierto The Pile, que actualmente ofrece 1,5 billones de tokens de contenido.
La empresa ha reconocido que, a pesar de que dispone de un menor número de parámetros en comparación con GPT-3, que dispone de 175.000 millones, StableLM ofrece “un rendimiento sorprendentemente alto en tareas de conversación y codificación”.
Con ello, Stability AI ha asegurado que este conjunto de modelos dan muestra de su compromiso por “una tecnología de IA transparente, accesible y solidaria”, ya que las organizaciones pueden adaptarlos para sus aplicaciones sin compartir sus datos ni renunciar al control de sus capacidades.
Usos de la Inteligencia Artificial de Google para ayudar a resolver retos de la sociedad
La evolución de la Inteligencia Artificial (IA) continúa a pasos agigantados. De hecho, su potencial también ha sido aprovechado para contribuir en la solución de numerosas problemáticas para la sociedad.
Y es que en los últimos años, la IA y las innovaciones transformadoras han cobrado mayor importancia a la hora de afrontar algunos de los mayores retos de la sociedad. Actualmente, IA está ayudando a países y comunidades que se enfrentan a enfermedades y desastres naturales, ofreciendo nuevas oportunidades a grupos históricamente desatendidos.
A propósito del desarrollo de esta tecnología, Google expone siete usos de la IA y que contribuyen dentro de distintos entornos sociales.
Previsión de inundaciones mediante sistemas de alerta rápida
En 2022, Organización de las Naciones Unidas publicó un informe señalando que la mitad del mundo carece de sistemas adecuados de alerta temprana de catástrofes como inundaciones e incendios.
Sin embargo, las investigaciones muestran que el número de personas afectadas por crisis relacionadas con el clima y los daños que causan también se encuentran en constante aumento. Como solución a esta problemática, es necesario que la tecnología salve vidas para ayudar a las personas a mantenerse a salvo y a los gobiernos a prepararse adecuadamente.
Google cuenta con un programa de previsión de inundaciones que cubre docenas de países. Muestra la información de las previsiones en Google Search y Google Maps, enviando alertas a dispositivos móviles para avisar a las personas que se encuentran en peligro. Además, cuenta con FloodHub, un servicio de GPS que ofrece mapas detallados de inundaciones para que las personas puedan ver.
Detección de los límites de un incendio forestal en tiempo real
En su blog, Google explica cómo utiliza imágenes satelitales para crear modelos de IA que pueden detectar los límites de los incendios forestales en tiempo real, y mostramos su ubicación en el Buscador y en Maps.
Por ejemplo, cita que el año pasado aplicó este modelo en más de 30 incendios forestales en los Estados Unidos y Canadá, lo que ayudó a informar a los residentes y bomberos locales. El servicio también se ha expandido a México y algunas partes de Australia.
Control de salud prenatal
Google reseña que, en 2017, murieron 295.000 mujeres durante y después del embarazo, la mayoría por causas que podrían haberse tratado o evitado con una atención sanitaria adecuada.
“Las ecografías, por ejemplo, se han convertido en una parte rutinaria de la atención prenatal para muchas personas, pero siguen siendo de difícil acceso en entornos de bajos recursos, debido en parte a la falta de personal sanitario con la formación adecuada. Google trabaja con Northwestern Medicine para desarrollar y probar modelos de IA que permitan a ecografistas poco formados en entornos de bajos recursos identificar con precisión posibles problemas y riesgos, como la posición del feto”, detalla el gigante tecnológico.
*Con información de Europa Press.