En la actualidad, algunos de los principales Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) destacados por su innovación y rendimiento son:
- GPT-4
(OpenAI): Reconocido por su versatilidad y precisión, es ideal para tareas
generales de generación y comprensión de texto, aunque tiene un alto costo
de uso【8】【9】.
- Claude
3 (Anthropic): Excelente para tareas de negocios y manejo de contexto
extenso (hasta 200,000 tokens). Su enfoque en la alineación ética lo
distingue, aunque es más lento que algunos competidores【8】【9】.
- LLaMA
3 (Meta): Abierto y económico, está diseñado para ser accesible y
ejecutarse localmente. La versión más reciente (LLaMA 3.1) incluye modelos
de hasta 405 mil millones de parámetros【8】【9】.
- Falcon
180B (TII): Desarrollado en Emiratos Árabes Unidos, este modelo es
eficiente en razonamiento y codificación, superando a otros modelos en
tareas específicas【9】.
- Gemini
1.5 (Google DeepMind): Integra capacidades avanzadas con un enorme
límite de contexto de un millón de tokens, lo que lo hace ideal para
análisis complejos【9】.
- Stable
LM 2 (Stability AI): Compacto y eficiente, se destaca en benchmarks
pese a tener menos parámetros en comparación con otros modelos grandes【9】.
- Megatron-LM
(NVIDIA): Diseñado para manejar grandes conjuntos de datos, es
extremadamente escalable pero exige recursos significativos【10】.
- T5
(Google): Adopta un enfoque unificado de texto a texto, lo que lo hace
versátil en múltiples tareas lingüísticas【10】.
- ELECTRA
(Google): Con un enfoque innovador de preentrenamiento, es eficiente en
aprendizaje y adaptable a tareas específicas【10】.
- RoBERTa
(Facebook AI): Mejora el rendimiento del modelo BERT, siendo efectivo en
comprensión de texto con mayor precisión contextual【10】.
Estos modelos representan lo más avanzado en inteligencia
artificial generativa, cada uno con enfoques y aplicaciones específicas según
sus características técnicas y costos.
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