Después del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, las big tech comenzaron una carrera sin control para ponerse al día en la Inteligencia Artificial y ¿por qué no? superar a OpenAI.
Spoiler: hasta hoy, año y medio después, nadie supera a OpenAI.
Y en medio de esta carrera, Meta (o Facebook) hizo una jugada maestra: tomó un camino diferente y puso a disposición del público, investigadores y empresas su modelo de Inteligencia Artificial Open Source: Llama (o Large Language Model Meta AI).
💡 Que un modelo sea Open Source significa que se puede descargar, estudiar su código y modificarlo, a diferencia de modelos cerrados como GPT-4 de OpenAI, Claude de Antrhopic o Gemini de Google.
Así que mientras el mundo estaba asustado con el poder de la Inteligencia Artificial, y que ese poder se quede en manos de unas pocas empresas, Meta se diferenció astutamente como el bueno de la película que regala la Inteligencia Artificial a la humanidad. Como Prometeo robándole el fuego a los dioses y dándoselo a los humanos.
En febrero de 2023 se lanzó Llama 1, en julio del mismo año Llama 2 y ahora, en abril de 2024, se acaba de lanzar Llama 3, junto con el siguiente paso del plan maestro de Meta para dominar la Inteligencia Artificial.
Si quieres saber cuáles son las características de Llama 3, cuál es ese plan de Mark Zuckerberg para conquistar la IA y por qué es muy probable que lo consiga, lee este blog completo, porque tú sabes que en español, #EDteamExplicaMejor.
Lanzamiento de Llama 3
Si crees que Meta (o Facebook) entró a la Inteligencia Artificial luego del lanzamiento de ChatGPT, estás muy equivocado, porque Meta lleva muchos años investigando y desarrollando Inteligencia Artificial. Para ser específicos, desde septiembre de 2013 cuando se fundó FAIR (Facebook AI Research), un equipo de investigación dirigido por Yann LeCun, una leyenda de la IA y experto en Deep Learning que hasta hoy sigue dirigiendo el equipo.
Entre muchos de sus logros está Pytorch (creado dentro de FAIR), una de las librerías de Python más importantes para el desarrollo de redes neuronales y entrenamiento de modelos de lenguaje. Pytorch es tan importante que es usado por Tesla en la conducción autónoma y por OpenAI para crear ChatGPT y GPT-4.
Meta es uno de los duros en la Inteligencia Artificial.
Como anécdota, en 2017 se corrió el rumor de que Facebook había creado dos inteligencias artificiales que comenzaron a hablar entre ellas y se inventaron un nuevo idioma y que los investigadores tuvieron que apagarlas, aterrados de lo que habían creado. Obviamente, era la clásica farsa esparcida por ignorantes para ganar views con el escandalo. Como la mentira de que Amazon usaba miles de indios en lugar de Inteligencia Artificial. Esa gente no debe dedicarse a la tecnología.
Volviendo aquí, la experiencia de Meta en IA es de más de 10 años, así que tienen las credenciales suficientes para pelearse de tú a tú con Google o con OpenAI por el liderazgo de la Inteligencia Artificial. En febrero de 2023, lanzaron la primera versión de Llama, que rápidamente se filtró en Internet. En julio de 2023 se lanzó Llama 2 como modelo Open Source y ahora un nuevo Mark Zuckerberg anuncia Llama 3, el modelo Open Source más poderoso hasta la fecha y que puede competir contra los grandes como Claude, ChatGPT o Gemini. O eso dicen ellos.
Llama 3 tiene tres versiones:
- Llama 8B
- Llama 70B
- Llama 400B
Los nombres se refieren a la cantidad de parámetros. La versión 8B tiene 8 billones de parámetros (8 mil millones). La versión intermedia tiene 70 mil millones de parámetros y la grande 400 mil millones. Aunque la versión 400B saldrá en el futuro porque aún se está entrenando. Algo así como cuando Google anunció Gemini pero solo lanzó la versión Nano y Pro, porque la versión Ultra aún no estaba terminada.
¿Y qué son los parámetros en Inteligencia Artificial? Es momento de que saques papel y lápiz.
Volviendo a Llama 3, su modelo más grande, que aún no está terminado, tiene 400 billones de parámetros. Como referencia, GPT-3 tiene 175 billones y GPT-4 no se sabe, menos de Gemini y Claude porque las compañías mantienen en privado esta información.
Sin embargo, para modelos Open Source la información es más clara. Por ejemplo, mientras el modelo más avanzado (y aún en entrenamiento) de Llama 3 tiene 400B, Mistral tiene 141B y Grok de xAI (la compañía de Elon Musk) tiene 314B.
Pero los parámetros no son la única métrica para determinar la capacidad del modelo, pues como vimos en el ejemplo del reguetonero, es con el entrenamiento que se ajustan los parámetros, así que si los datos no son buenos, o la cantidad de datos no es lo suficientemente grande, los parámetros no se ajustarán a la perfección. Y así es como un modelo con menos parámetros puede ser mejor si tuvo más datos de entrenamiento y de mejor calidad.
En este caso, Llama 3 fue entrenado con 15 trillones de tokens (15 millones de millones de palabras) mientras que Llama 2 (lanzado hace menos de un año) fue entrenado con 2 trillones de tokens (2 millones de millones de palabras).
Una cosa interesante de Llama 3 es que dentro de esos 15 trillones de tokens con los que ha sido entrenado, hay datos generados por Llama 2. O sea, que usan una Inteligencia Artificial para entrenar a otra Inteligencia Artificial. De hecho, esto no es propio de Meta porque los datos para entrenar a la IA ya se acabaron y a las empresas les toca robarse datos entre ellas o usar datos sintéticos. Es decir, datos que no son creados por nosotros, los seres humanos, sino por otra IA.
Este es un tema muy complejo que trataremos a detalle en otro blog, pero te dejo con la pregunta: ¿Qué opinas de que una IA entrene a otra IA? ¿Es el inicio de la revolución de las máquinas? ¿O el inicio del embrutecimiento de la Inteligencia Artificial? Te leo en comentarios 👀.
Inteligencia Artificial Open Source ¿bueno o malo?
Una de los aspectos más destacables de Llama 3 es que es un modelo Open Source. Si bien estará disponible pronto dentro de los principales proveedores de Cloud Computing para que lo uses como servicio, podrás descargarlo, estudiarlo y personalizarlo, como cualquier tecnología Open Source.
¿Y a quien no le gusta el Open Source? Las tecnologías web son Open Source, casi todos los lenguajes de programación y sus frameworks son Open Source, Linux es Open Source. Y gracias al Open Source, se han creado 30 mil nuevos modelos de Inteligencia Artificial derivados de Llama 1 y Llama 2, como lo dijo Clemente Delangue, CEO de Hugging Face, el Github de la IA.
Por cierto, no confudas Open Source con Software libre, porque son cosas muy diferentes. Si quieres saber la diferencia mira este video de EDteam: ¿Por qué el Software Libre y Open Source no son lo mismo?
Volviendo al tema, vivimos en una época en la que tenemos miedo de que la Inteligencia Artificial nos quite empleos, nos manipule y desinforme. Y aún a algo peor: el enorme poder de las poquísimas empresas que controlan la Inteligencia Artificial, un poder tan grande que nos hace sentirnos desprotegidos, casi desnudos. En ese escenario, los modelos Open Source parecen ser el contrapeso necesario para protegernos.
Por eso, en 2015 nació OpenAI. La empresa, que hoy es líder mundial en Inteligencia Artificial, se creó con la idea de hacer un contrapeso Open Source a la Inteligencia Artificial cerrada de Google que, para Elon Musk, representaba una amenaza a la humanidad. Sin embargo, al día de hoy lo único que OpenAI tiene de Open es el nombre y de ahí la pelea de años que tienen con Musk.
Si quieres saber como OpenAI pasó de crear una Inteligencia Artificial abierta a convertirse en una empresa controlada por Microsoft, tienes que ver este video: ¿Cómo comenzó la guerra por la IA? - La mejor explicación en español
Y como producto de la pelea entre Elon Musk y OpenAI, Musk liberó Grok, su modelo de IA como Open Source. Grok y Llama no son los únicos modelos Open Source, pues existen miles, desde pequeños hasta grandes, como Mistral, cuyo modelo más grande tiene 141 billones de parámetros o DBRX con 135 billones. Incluso Google acaba de lanzar Gemma, como modelo Open Source.
El tema de los modelos Open Source es tan grande que requiere su propio blog, así que deja tu comentario si quieres que hagamos otro contenido con la mejor explicación en español sobre el tema.
Sin embargo, no todo es bueno en la Inteligencia Artificial Open Source, porque aunque no nos guste que una empresa controle un modelo, al menos tienen equipos de seguridad que los revisan para evitar malos usos. Por ejemplo, que no se puedan crear imágenes obscenas de personas conocidas o pedirle instrucciones para cometer un delito. Pero, con un modelo Open Source, todo vale.
Y eso no es todo, sino que ni siquiera hay un consenso de qué significa realmente que un modelo sea Open Source, ya que en programación, basta con entregar el código fuente y listo, mientras que en Inteligencia Artificial hay muchas capas como los pesos (o sea, los parámetros), el código (que suele escribirse con Tensorflow o Pytorch), la arquitectura, e incluso los datos de entrenamiento. En muchos casos, lo que puedes descargar son solo los pesos (o sea, los parámetros ya entrenados), en otros casos tienes también acceso al código y a la arquitectura, pero a lo que no tienes acceso (ni tendrás jamás) es a los datos de entrenamiento.
Y además, las licencias que vienen en estos modelos suelen tener trampas. Es por eso que para la Open Source Initiative, Llama no es realmente un modelo Open Source, pues aunque abre su tecnología al público, su licencia es restrictiva, determinando en qué puedes usar Llama y en qué no. Lo cual va en contra de la definición de Open Source.
Por ejemplo, si la tecnología que creas a partir de Llama sirve a más de 700 millones de usuarios activos mensuales, deberás solicitar una licencia comercial a Meta, que puede entregártela o no.
Así que Open Open, por lo visto no es.
Meta AI, el plan de Zuckerberg para dominar la IA
Llama 3 es una gran alternativa como modelo Open Source de Inteligencia Artificial. Pero, seamos sinceros, modelos nuevos aparecen todos los meses, así que a menos que seas OpenAI, lanzar un nuevo modelo no va a poner de cabeza al mundo. Entonces, ¿cuál es el verdadero as bajo la manga de Mark Zuckerberg para dominar la IA? Es meta.ai.
Meta AI es la implementación de Llama para el público en general, que es lo que le faltaba a Llama 2 (que estaba más orientado a desarrolladores e investigadores). En otras palabras, con Meta AI cualquier persona puede usar Llama 3 y hacerle preguntas, como si fuera ChatGPT. Meta AI está disponible solo para Estados Unidos en meta.ai, aunque puedes acceder mediante una VPN si quieres probarlo ya mismo.
En las pruebas, Meta AI tiene un rendimiento similar a GPT-3.5 (el primer ChatGPT) así que la próxima de versión de Llama 3, la 400B debería estar igual (o superar) a GPT-4.
Todo eso está muy bien, pero, ya existe ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, incluso Copilot dentro de Bing, sin contar las miles de “Inteligencias Artificiales” que solo son apps que se conectan a la API de OpenAI. Mejor dicho, mientras en 2022 a todos se nos cayó la quijada hasta el piso cuando vimos a ChatGPT; en 2024, solo eres uno más en la lista. ¿Cómo te diferencias?
Zuckerberg lo tiene claro: integrando Meta AI dentro de sus productos: Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger. Imagina que estas conversando con tus amigos en un grupo de WhatsApp, así que sin salir del grupo puedes pedirle a Meta AI que te recomiende lugares donde cenar o divertirse según los gustos de tus amigos. O imagina que estás viendo una publicación en Instagram y quieres saber más detalles de lo que estás viendo y por qué no, donde comprarlo, y todo sin salir de Instagram. Y a diferencia de otros chatbots, Meta AI mostrará resultados de Google o Bing para enriquecer sus respuestas (y de paso evitar que sientas la necesidad de salir de sus apps).
Incluso podrás crear imágenes y animarlas en formato gif sin salir de estas aplicaciones. Es básicamente lo mismo que hizo Microsoft integrando la IA en todos sus productos, y que le ha salido tan bien, pero llevado a las redes sociales.
Y no es un tema menor, porque aunque algunos vean a Facebook como una red social de viejitos, Instagram y WhatsApp por si solos tienen un poder gigantesco a nivel mundial que ni siquiera con el crecimiento de TikTok han sido opacados. Para ponerlo más fáci: Microsoft ha llevado la IA a las empresas con Copilot y ahora Meta planea llevar la IA a todo el mundo en sus redes sociales, incluso en el metaverso. Es una jugada maestra.
Por cierto, para integrar a Meta AI en Facebook, WhatsApp, Messenger e Instagram se necesitaron programadores. Nadie, repito, nadie, le pidió a una IA que haga la integración mientras en Meta despedían programadores. Ya párale a ese cuento estúpido.
Por el momento, Meta AI solo está disponible en Estados Unidos e irá llegando al resto del mundo en las próximas semanas. El objetivo es claro: encerrarte dentro de sus aplicaciones. Y si alguien sabe como hacerlo, ese es Mark Zuckerberg.
¿Meta liderará la IA?
Meta es una empresa que muchos daban por muerta, después del escándalo de Cambridge Analytics de 2018, la bronca con Apple que le impidió rastrear a los usuarios para su publicidad y los Facebook Papers en 2021, Facebook parecía muerta. Pasó de valer más de 1 trillón de dólares en agosto de 2021 a 240 billones un año después, ¡una caída de 75% en su valor!
La empresa cambió su nombre desesperadamente a Meta, para impulsar el metaverso (o sea, la realidad virtual) y de paso para limpiarse un poco de la mala reputación que tenía el nombre Facebook. Pero el metaverso no despegaba y parecía que Zuckerberg había tomado la peor decisión. El imperio de Facebook había muerto.
Y solo un año y medio después ha quintuplicado su valor, de 240 billones a 1.3 trillones de dólares. Hoy, Meta es la séptima empresa más valiosa del mundo y vale unas cuatro veces más que Tesla de Elon Musk, el archirrival de Zuckerberg.
Ya sabemos quien habría ganado la pelea en la jaula.
Así que mientras todos mirábamos maravillados el crecimiento de Nvidia, silenciosamente Meta se reestructuraba desde adentro y no paraba de crecer. A inicios de este año, Zuckerberg dejó claro que su objetivo es alcanzar la AGI (aunque el mismo no tiene claro qué es la AGI, en realidad nadie lo tiene claro) y movió a sus equipos de investigación en IA a sus equipos de productos. Obviamente para integrar a la Inteligencia Artificial dentro de sus redes sociales.
Cuando Snapchat lanzó las stories, Instagram las copió y las hizo suyas. Cuando TikTok empezó a ganar terreno, Instagram lanzó los reels para competir de igual a igual. No lo logró de la noche a la mañana, fueron varios ciclos de prueba y error pero al final lo consiguió. Y la historia parece repetirse con la IA. ¿Así que estamos frente a una copia descarada de ChatGPT o frente al juego que mejor sabe jugar Mark Zuckerberg?
Sea como sea, nos puede caer bien, mal o super mal, pero lo que no podemos negar es que cuando Zuckerberg se propone algo, las probabilidades de que lo consiga son muy altas.
Así que, ¿Llama 3 y Meta AI son el paso definitivo para conquistar la IA? Quizás es muy pronto para saberlo, pero ¿tú qué opinas?
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Y si no conocías el plan de Meta para conquistar la Inteligencia Artificial, hoy lo aprendiste en EDteam.