La compañía china High-Flyer irrumpió por todo lo alto en el mercado de la inteligencia artificial (IA) a finales del pasado mes de enero. DeepSeek, su propuesta, se ha abierto paso entre sus competidores gracias a su naturaleza abierta y sus prestaciones, pero el auténtico debate ha girado durante varias semanas alrededor del coste del entrenamiento de sus modelos. Y es que según sus creadores apenas se gastaron 5,6 millones de dólares en este proceso. Tres meses y medio después esta cifra sigue siendo poco creíble, por lo que es razonable contemplarla con desconfianza.
Sea como sea DeepSeek ha puesto encima de la mesa la posibilidad de afrontar el entrenamiento de los nuevos modelos de IA invirtiendo mucho menos dinero que el que han gastado las compañías estadounidenses OpenAI, Google o Anthropic en la puesta a punto de los suyos. Ahora es el gigante tecnológico chino Alibaba el que parece estar siguiendo el mismo camino que ya ha recorrido DeepSeek. Y es que asegura haber desarrollado un sistema de entrenamiento de modelos de IA que reduce casi en un 90% el coste, lo que presumiblemente tendrá un impacto positivo en las capacidades de búsqueda de la IA.
La joya de Alibaba se llama ZeroSearch
La estrategia que han ideado los ingenieros de Alibaba para reducir el coste del entrenamiento de sus modelos de IA es ingeniosa. Y es que en vez de interactuar con motores de búsqueda reales durante este proceso, ZeroSearch, que es como se llama su tecnología, mejora las capacidades de búsqueda llevando a cabo simulaciones. Para entender por qué esta aproximación es mucho más económica es necesario que tengamos en cuenta que los costes asociados a la redirección de las consultas a los motores de búsqueda comerciales habitualmente son elevados.
Alibaba ha puesto a punto un modelo que se comporta como un motor de búsqueda que es capaz de entrenar otros modelos de IA
Según Alibaba enviar 64.000 consultas al motor de búsqueda de Google mediante una API tiene un coste aproximado de 586,70 dólares, mientras que generar las respuestas adecuadas para el entrenamiento mediante un modelo de IA de 14.000 millones de parámetros tiene un coste aproximado de 70,80 dólares, lo que representa un abaratamiento del 88%. En la práctica lo que parecen haber conseguido los ingenieros de Alibaba es poner a punto un modelo que se comporta como un motor de búsqueda que es capaz de entrenar otros modelos de IA para que sean capaces de resolver consultas. Este escenario tiene una ventaja muy evidente: el entrenamiento ya no requiere la interacción con infraestructuras de búsqueda externa.
Alibaba, como todos sabemos, es una compañía gigantesca, pero en adelante esta estrategia podrá ser utilizada por empresas mucho más pequeñas para entrenar sus propios modelos de IA sin necesidad de afrontar una gran inversión en este proceso. Además, presumiblemente esta tecnología permitirá mejorar tanto las capacidades de búsqueda de los modelos de IA como la habilidad con la que llevan a cabo los procesos de razonamiento. Por el momento Alibaba ha utilizado ZeroSearch para mejorar las capacidades de su modelo Quark, que desde hace apenas tres días es capaz, siempre según sus creadores, de combinar la búsqueda en internet y las capacidades avanzadas de razonamiento para resolver la inferencia y entregar respuestas precisas a consultas complejas.
Imagen | Markus Spiske
Más información | SCMP
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La noticia
Alibaba quiere ser la nueva DeepSeek: asegura tener un método de entrenamiento para su IA un 88% más barato
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Xataka
por
Juan Carlos López
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