Un catedrático desconocido cita un documentación de Wired: Thinking Machines Lab, una startup muy financiada cofundada por destacados investigadores Fromopenai, ha reveló Su primer producto: una utensilio convocatoria Tinker que Automatiza la creación de modelos de IA fronteriza personalizados. “Creemos que (Tinker) ayudará a capacitar a los investigadores y desarrolladores a comprobar con los modelos y hará que las capacidades fronterizas sean mucho más accesibles para todas las personas”, dijo Mira Murati, cofundadora y directora ejecutiva de Máquinas de Thinking, en una entrevista con Wired antaño del anuncio.

Las grandes empresas y los laboratorios académicos ya afinan modelos de IA de código hendido para crear nuevas variantes optimizadas para tareas específicas, como resolver problemas de matemáticas, redactar acuerdos legales o replicar preguntas médicas. Por lo universal, este trabajo implica conseguir y ordenar grupos de GPU y usar varias herramientas de software para respaldar que las ejecuciones de capacitación a gran escalera sean estables y eficientes. Tinker promete permitir que más empresas, investigadores e incluso aficionados ajusten sus propios modelos de IA mediante la automatización de gran parte de este trabajo.

Esencialmente, el equipo está apostando a que ayudar a las personas a ajustar a los modelos Frontier será la próxima gran cosa en IA. Y hay razones para creer que podrían tener razón. Thinking Machines Lab está dirigido por investigadores que jugaron un papel central en la creación de ChatGPT. Y, en comparación con herramientas similares en el mercado, Tinker es más potente y casquivana de usar, según los probadores beta con los que hablé. Murati dice que Thinking Machines Lab retraso desmitificar el trabajo involucrado en la sintonización de los modelos de IA más poderosos del mundo y hacer posible que más personas exploren los límites exteriores de la IA. “Estamos haciendo lo que de otra modo es una capacidad de frontera accesible para todos, y eso cambia por completo”, dice ella. “Hay un montón de personas inteligentes, y necesitamos tantas personas inteligentes como sea posible para hacer una investigación de IA fronteriza”. “Hay un montón de sortilegio secreta, pero le damos al control total a las personas sobre el rizo de entrenamiento”, dice el avezado de Openi John Schulman. “Abrazamos los detalles de capacitación distribuida, pero aún así damos a las personas el control total sobre los datos y los algoritmos”.