{"id":50146,"date":"2025-02-14T12:46:35","date_gmt":"2025-02-14T12:46:35","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/gpt-4-5-es-la-demostracion-de-que-usar-mas-gpus-y-mas-datos-ya-no-sirve-de-casi-nada\/"},"modified":"2025-02-14T12:46:35","modified_gmt":"2025-02-14T12:46:35","slug":"gpt-4-5-es-la-demostracion-de-que-usar-mas-gpus-y-mas-datos-ya-no-sirve-de-casi-nada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=50146","title":{"rendered":"GPT-4.5 es la demostracion de que usar m\u00e1s GPUs y m\u00e1s datos ya no sirve de casi nada"},"content":{"rendered":"
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En los \u00faltimos dos a\u00f1os hemos visto c\u00f3mo las empresas que desarrollan modelos de IA no han parado de mostrar una voracidad casi sin l\u00edmites. Apostaban por escalar y utilizar m\u00e1s datos y m\u00e1s GPUs para mejorar esos modelos. Sin embargo, ha habido una sorpresa: resulta que esa estrategia ya no funciona.<\/p>\n

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GPT-4.5 ser\u00e1 el \u00faltimo de su estirpe<\/strong>. Siempre hemos asociado a ChatGPT con los modelos tradicionales \u00abque no razonan\u00bb, aunque en los \u00faltimos tiempos tambi\u00e9n da acceso a los modos de razonamiento<\/a>. Aun as\u00ed, su base actual es GPT-4o<\/a>, y ese modelo tendr\u00e1 un \u00faltimo sucesor. Ser\u00e1 GPT-4.5, que no se renovar\u00e1. Eso es precisamente lo interesante.<\/p>\n

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Escalar ya no sirve de mucho<\/strong>. Como se\u00f1alan expertos como Gary Marcus<\/a>, GPT-4.5 parece ser la constataci\u00f3n de que gastar m\u00e1s y m\u00e1s dinero en escalar, utilizando cada vez m\u00e1s GPUs y datos para entrenar modelos ya no tiene apenas sentido. La esperanza de OpenAI era Orion<\/a>, que apuntaba a ser GPT-5, pero no lo es: es (probablemente) GPT-4.5.<\/p>\n

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Choque contra un muro<\/strong>. El salto en rendimiento y capacidad jam\u00e1s fue el que se esperaba<\/a>, lo que dio lugar a hablar de la desaceleraci\u00f3n de la IA. Al menos, de la IA generativa que no razona. Esa desde luego parece haberse chocado contra un muro, y ya no puede mejorar m\u00e1s. Estamos, parece, ante un cambio de foco total hacia modelos de razonamiento.<\/p>\n

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Les est\u00e1 pasando a todas<\/strong>. GPT-4.5 es la aceptaci\u00f3n de esa nueva realidad por parte de OpenAI, pero es que hay otras muchas empresas de IA que est\u00e1n en la misma situaci\u00f3n. Las nuevas versiones de los modelos \u00abque no razonan\u00bb no acaban de llegar. Grok 3 no llega y xAI se est\u00e1 quedando atr\u00e1s<\/a>, pero es que tampoco hemos visto sucesor de Claude 3.5 y no sabemos en qu\u00e9 est\u00e1 trabajando Anthropic. Google acaba de presentar Gemini 2.0<\/a>, pero el salto en capacidades respecto a Gemini 1.5 no es espectacular, al menos si no tenemos en cuenta su versi\u00f3n de razonamiento, Flash Thinking<\/a>.<\/p>\n

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Os lo dije<\/strong>. Expertos como Yann LeCun, m\u00e1ximo responsable de Meta, ya hace tiempo que avis\u00f3<\/a> de que esa estrategia de \u00abm\u00e1s datos y m\u00e1s GPUs\u00bb ten\u00eda fecha de caducidad. Ilya Sutskever, cofundaor de OpenAI y ahora con su propia startup de IA, tambi\u00e9n lo dej\u00f3 claro<\/a> hace meses. Para \u00e9l el entrenamiento masivo de un modelo de IA usando un gran conjunto de \u00a0datos sin etiquetar para que el modelo detecte patrones y estructuras ya \u00a0no daba m\u00e1s de s\u00ed, e incluso tratar de hacerlo m\u00e1s y m\u00e1s grande tampoco ofrec\u00eda demasiadas ventajas.<\/p>\n

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\u00bfEntonces, para qu\u00e9 gastar tanto dinero?<\/strong> Si los modelos tradicionales ya no pueden avanzar mucho con ese escalado, la pregunta es obvia: \u00bfpor qu\u00e9 las empresas est\u00e1n invirtiendo miles de millones de d\u00f3lares en centros de datos? La respuesta es diversa. En primer lugar, el escalado sigue siendo \u00fatil para perfeccionar los modelos y hacer que se comporten mejor y comentan menos errores.<\/p>\n

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Los centros de datos tienen sentido<\/strong>. Pero es que adem\u00e1s est\u00e1 el apartado de la inferencia: esa gigantesca infraestructura en la que est\u00e1n invirtiendo las empresas no es tanto para entrenar modelos con el enfoque tradicional, sino para que cientos o incluso miles de millones de personas acaben usando la IA en su d\u00eda a d\u00eda de forma continua. Esa es la apuesta actual.<\/p>\n

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Que vivan los modelos que razonan<\/strong>. La desaceleraci\u00f3n de la IA de la que se lleva tiempo hablando no es \u00abde toda la IA\u00bb, sino como decimos de los modelos de IA generativa tradicionales que no razonaban. Los nuevos modelos como o1, DeepSeek R1 o Gemini 2.0 Flash Thinking son claramente la tendencia: cada vez m\u00e1s precisos y con respuestas que cada vez tienen mayor calidad y realmente ayudan a que confiemos en ellos. A que hagan el trabajo por nosotros casi \u00aba ciegas\u00bb.<\/p>\n

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Tenemos avances en IA para rato<\/strong>. La IA tiene a\u00fan mucho camino por delante. Que el enfoque del escalado (m\u00e1s GPUs, m\u00e1s datos, esto es la guerra) no tenga mucho sentido no importa demasiado, porque hay otros caminos. Muchos. Y el de los modelos de razonamiento es solo uno de ellos.<\/p>\n

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Imagen | Amazon<\/p>\n

En Xataka | OpenAI quiere ser la nueva Google con GPT-5: t\u00fa preguntar\u00e1s y la IA ya decidir\u00e1 c\u00f3mo te contesta<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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