¿Problemas para OpenAI? La llegada de GPT-5 se retrasa, y estos son los motivos

Nuevos datos indican que habrá que esperar algo más de los que se pensaba

OpenAI ChatGPT logos are seen on electronic device screens in this photo illustration on 31 May, 2023 in Warsaw, Poland. (Photo by Jaap Arriens/NurPhoto via Getty Images)Jaap Arriens (NurPhoto via Getty Images)

El avance de la inteligencia artificial, liderado por OpenAI, es imparable, pero parece que esta compañía se ha encontrado con una gran piedra en el camino. La compañía está teniendo dificultades para desarrollar su próximo modelo de lenguaje, conocido como GPT-5 -y denominado internamente como Orion-.

Originalmente planeado para mediados de 2024, este ambicioso proyecto parece que se enfrenta a problemas que retrasarán su lanzamiento. Estas complicaciones incluyen desafíos técnicos, costes que no se controlan y la necesidad de datos de entrenamiento más sofisticados (sin olvidar la presión de Google con Gemini). Te cuento todos los detalles.

¿Por qué se ha retrasado GPT-5?

El desarrollo de GPT-5 ha resultado ser más complicado de lo esperado. OpenAI llevó a cabo dos rondas de entrenamiento iniciales, pero los resultados no fueron los esperados. Uno de los mayores inconvenientes fue la falta de calidad y diversidad en los datos utilizados. Esto limitó significativamente la capacidad del modelo para aprender y realizar tareas complejas o matizadas con precisión.

FILE PHOTO: OpenAI logo is seen in this illustration taken May 20, 2024. REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File PhotoDado Ruvic (REUTERS)

En un intento por avanzar, OpenAI puso en marcha una fase de prueba denominada Arrakis a mediados de 2023. Sin embargo, esta etapa solo sacó a la luz más problemas. Uno de los principales fue la baja eficiencia en el procesamiento del modelo, mucho menor de lo previsto. Esto no solo generó preocupación por los plazos, sino que también disparó los costes. Para ponerlo en perspectiva, se estima que una sola ronda de entrenamiento puede llegar a costar alrededor de 500 millones de dólares en recursos computacionales.

Nuevos datos y métodos de entrenamiento

Un aspecto crucial de estos desafíos radica en la calidad de los datos. OpenAI se dio cuenta de que los datos recopilados de internet ya no eran suficientes para entrenar un modelo tan avanzado como GPT-5. Como solución, decidieron crear conjuntos de datos personalizados desde cero, un proceso que requiere la participación de expertos en diversas áreas.

Para enriquecer la calidad de los datos, contrataron a especialistas en programación, matemáticas y otras disciplinas complejas. Estos expertos no solo aportaron soluciones específicas, sino que también explicaron conceptos avanzados para mejorar el aprendizaje del modelo. Aunque este enfoque resultó prometedor, también ralentizó significativamente el progreso y aumentó los costes.

Logotipo de ChatGPT creado por OpenAIUnsplash

Además, OpenAI ha comenzado a trabajar en nuevos modelos de razonamiento avanzado. Estos modelos están diseñados para pensar de manera crítica y resolver problemas a largo plazo, reduciendo así la necesidad de entrenamiento intensivo en áreas muy específicas. Aunque esta estrategia parece tener potencial, añade un nivel extra de complejidad y costes para completar con éxito el desarrollo del que hablamos.

El futuro que espera con GPT-5

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha confirmado que GPT-5 no estará listo en 2024. Esta noticia representa un cambio importante en los planes originales de la compañía. Sin embargo, la empresa sigue comprometida con su objetivo de construir una inteligencia artificial más avanzada y confiable.

El retraso en el proyecto Orion pone en evidencia la complejidad del desarrollo de inteligencia artificial, a la vez que también refleja la ambición de OpenAI por superar los límites tecnológicos actuales. Aunque estos retrasos pueden resultar frustrantes, también ofrecen la oportunidad de crear una tecnología más sólida y efectiva. Pero, eso sí, todo esto deja claro que todos los actores del segmento de la tecnología pueden encontrar dificultades, incluso en los trabajos que dominan a la perfección.


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