Progreso del Modelo de Razonamiento de IA Podría Estancarse para 2026, Sugiere Estudio de Epoch AI
Un estudio de Epoch AI, un instituto de investigación de IA sin fines de lucro, indica que el sector de la IA podría enfrentar pronto desafíos para lograr mejoras significativas en el rendimiento de los modelos de razonamiento de IA. El informe predice que los avances en estos modelos podrían desacelerarse dentro del próximo año.
Los modelos de razonamiento avanzados, como el o3 de OpenAI, han impulsado recientemente mejoras notables en los puntos de referencia de IA, particularmente en tareas de matemáticas y codificación. Estos modelos aprovechan un mayor poder computacional para mejorar el rendimiento, aunque esto a menudo resulta en tiempos de procesamiento más largos en comparación con los modelos tradicionales.
Los modelos de razonamiento se crean entrenando inicialmente un modelo estándar en grandes conjuntos de datos, seguido de un aprendizaje por refuerzo, que proporciona retroalimentación al modelo para perfeccionar sus capacidades de resolución de problemas.
Según Epoch, los principales laboratorios de IA como OpenAI aún no han utilizado intensivamente los recursos computacionales para la fase de aprendizaje por refuerzo en el desarrollo de modelos de razonamiento.
Esta tendencia está cambiando. OpenAI reveló que utilizó aproximadamente diez veces más poder computacional para entrenar o3 en comparación con su predecesor, o1, con Epoch sugiriendo que la mayor parte de esto se destinó al aprendizaje por refuerzo. El investigador de OpenAI, Dan Roberts, indicó recientemente que la compañía planea priorizar aún más el aprendizaje por refuerzo, posiblemente utilizando incluso más recursos computacionales que para el entrenamiento inicial del modelo.
Sin embargo, Epoch señala que hay un límite en la cantidad de poder computacional que se puede aplicar al aprendizaje por refuerzo.
Un estudio de Epoch AI sugiere que escalar el entrenamiento para modelos de razonamiento podría enfrentar pronto limitaciones. Créditos de la imagen: Epoch AI Josh You, analista de Epoch y autor del estudio, señala que las ganancias de rendimiento del entrenamiento de modelos de IA estándar se están cuadruplicando anualmente, mientras que las ganancias del aprendizaje por refuerzo están aumentando diez veces cada tres a cinco meses. Predice que el progreso de los modelos de razonamiento probablemente se alineará con los avances generales de la IA para 2026.
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Berkeley, CA | 5 de junio RESERVA AHORAEl estudio de Epoch se basa en ciertas suposiciones e incorpora declaraciones públicas de líderes de la industria de la IA. También destaca que escalar los modelos de razonamiento puede enfrentar obstáculos más allá de los límites computacionales, como los altos costos generales de investigación.
“Los costos continuos de investigación podrían limitar la escalabilidad de los modelos de razonamiento,” explica You. “Dado que la escalabilidad computacional rápida es un factor clave en su progreso, esto merece una atención cercana.”
Cualquier señal de que los modelos de razonamiento puedan alcanzar un límite de rendimiento pronto podría generar preocupaciones en la industria de la IA, que ha invertido fuertemente en su desarrollo. Las investigaciones ya indican que estos modelos, a pesar de sus altos costos operativos, tienen fallos notables, incluyendo una mayor tendencia a producir resultados inexactos en comparación con algunos modelos tradicionales.
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Un estudio de Epoch AI, un instituto de investigación de IA sin fines de lucro, indica que el sector de la IA podría enfrentar pronto desafíos para lograr mejoras significativas en el rendimiento de los modelos de razonamiento de IA. El informe predice que los avances en estos modelos podrían desacelerarse dentro del próximo año.
Los modelos de razonamiento avanzados, como el o3 de OpenAI, han impulsado recientemente mejoras notables en los puntos de referencia de IA, particularmente en tareas de matemáticas y codificación. Estos modelos aprovechan un mayor poder computacional para mejorar el rendimiento, aunque esto a menudo resulta en tiempos de procesamiento más largos en comparación con los modelos tradicionales.
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Según Epoch, los principales laboratorios de IA como OpenAI aún no han utilizado intensivamente los recursos computacionales para la fase de aprendizaje por refuerzo en el desarrollo de modelos de razonamiento.
Esta tendencia está cambiando. OpenAI reveló que utilizó aproximadamente diez veces más poder computacional para entrenar o3 en comparación con su predecesor, o1, con Epoch sugiriendo que la mayor parte de esto se destinó al aprendizaje por refuerzo. El investigador de OpenAI, Dan Roberts, indicó recientemente que la compañía planea priorizar aún más el aprendizaje por refuerzo, posiblemente utilizando incluso más recursos computacionales que para el entrenamiento inicial del modelo.
Sin embargo, Epoch señala que hay un límite en la cantidad de poder computacional que se puede aplicar al aprendizaje por refuerzo.
Josh You, analista de Epoch y autor del estudio, señala que las ganancias de rendimiento del entrenamiento de modelos de IA estándar se están cuadruplicando anualmente, mientras que las ganancias del aprendizaje por refuerzo están aumentando diez veces cada tres a cinco meses. Predice que el progreso de los modelos de razonamiento probablemente se alineará con los avances generales de la IA para 2026.
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“Los costos continuos de investigación podrían limitar la escalabilidad de los modelos de razonamiento,” explica You. “Dado que la escalabilidad computacional rápida es un factor clave en su progreso, esto merece una atención cercana.”
Cualquier señal de que los modelos de razonamiento puedan alcanzar un límite de rendimiento pronto podría generar preocupaciones en la industria de la IA, que ha invertido fuertemente en su desarrollo. Las investigaciones ya indican que estos modelos, a pesar de sus altos costos operativos, tienen fallos notables, incluyendo una mayor tendencia a producir resultados inexactos en comparación con algunos modelos tradicionales.
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