Tether revela una tecnología que rompe los esquemas del entrenamiento IA
Tether acaba de impulsar el mercado de la IA a otro nivel. La empresa revela un framework capaz de entrenar modelos directamente en smartphone. Este avance rompe los estándares del sector. ¡Pero no solo eso! También abre el camino a una inteligencia artificial más accesible.
En resumen
- Tether permite el entrenamiento de modelos IA potentes directamente en smartphone, sin infraestructura pesada.
- Esta innovación acelera la aparición de una IA descentralizada, reduciendo así la dependencia del cloud y las GPU.
Así es como Tether hace posible el entrenamiento de modelos IA en smartphone
Tether presenta un sistema basado en la arquitectura BitNet y el fine-tuning LoRA. Esta combinación reduce drásticamente la potencia de cálculo y la optimización de memoria. Resultado: un modelo de lenguaje puede funcionar en un simple smartphone.
Las cifras impresionan especialmente. Un modelo IA de mil millones de parámetros se entrena en menos de dos horas. Las pruebas incluso muestran capacidades de hasta 13 mil millones. Este rendimiento se basa en modelos de 1 bit, mucho más ligeros que las arquitecturas clásicas.
¡No es todo! La ganancia de memoria también alcanza el 77,8 %. Esto cambia las reglas del juego para el machine learning y el deep learning. Los desarrolladores ya no necesitan GPUs de alta gama. El framework funciona por cierto en varios chips, incluidos Apple, AMD y Qualcomm.
La inferencia también gana velocidad. Las GPUs móviles superan a las CPUs con un rendimiento hasta 11 veces superior. Este avance técnico acerca la IA al día a día. Lo cierto es que el entrenamiento de modelos sale de los data centers para instalarse en el bolsillo de los usuarios.
IA: hacia una infraestructura descentralizada sin Cloud ni Nvidia
Esta innovación va más allá de una simple hazaña técnica. En efecto, redefine la infraestructura AI en la medida en que reduce la dependencia hacia los gigantes del cloud y las GPU Nvidia. La IA descentralizada se convierte así en un escenario creíble.
El sistema favorece el federated learning. Los datos permanecen en el dispositivo. El procesamiento de datos gana en confidencialidad. Cada usuario participa así en un cálculo distribuido sin exponer su información.
Este modelo se inscribe en la lógica del « edge computing ». La IA se ejecuta lo más cerca posible del usuario. Este enfoque limita los costos y acelera los procesos. También abre nuevos usos para las aplicaciones móviles.
La iniciativa de Tether confirma así una tendencia más amplia. La IA se acerca a los usuarios y se aleja de los centros de datos. Esta evolución podría redefinir los equilibrios entre Big Tech y actores descentralizados.
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Me llamo Ariela y tengo 31 años. Trabajo en el campo de la redacción web desde hace 7 años. Descubrí el trading y las criptomonedas hace solo unos años, pero es un universo que me interesa mucho. Los temas tratados en la plataforma me permiten aprender más. Cantante en mi tiempo libre, también cultivo una gran pasión por la música, la lectura (¡y los animales!)
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