OpenAI ha dado un paso significativo en el campo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de un nuevo modelo conocido como OpenAI o1, también apodado «Strawberry». Este modelo representa un cambio de enfoque en el desarrollo de IA, destacando que el tamaño no es el único factor determinante para avanzar en esta tecnología.
El año pasado, OpenAI presentó GPT-4, un modelo que amplió enormemente el tamaño de sus redes neuronales. Sin embargo, la llegada de OpenAI o1 señala una evolución en la capacidad de razonamiento lógico. A diferencia de otros modelos, que tienden a generar respuestas de manera instantánea, o1 es capaz de razonar y pensar en voz alta, similar a como lo haría un ser humano, antes de llegar a una conclusión.
Mira Murati, directora de tecnología en OpenAI, explica que este modelo no busca reemplazar a GPT-4, sino complementarlo. Actualmente, la empresa está trabajando en GPT-5, que será significativamente más grande que su predecesor. Murati aclara que existen dos paradigmas en juego: el de la escala y este nuevo enfoque de razonamiento, y la intención es integrarlos.
Los modelos de lenguaje, como los LLM (Large Language Models), funcionan a partir de vastas redes neuronales entrenadas con enormes volúmenes de datos. Aunque son competentes en tareas lingüísticas y lógicas, a menudo enfrentan dificultades con problemas aparentemente simples, como operaciones matemáticas básicas. OpenAI o1 utiliza el aprendizaje por refuerzo para mejorar su capacidad de razonamiento, proporcionando retroalimentación positiva o negativa según la precisión de sus respuestas. Este tipo de aprendizaje ha demostrado ser efectivo en aplicaciones como el diseño de chips y en la creación de chatbots más sofisticados.
Mark Chen, vicepresidente de investigación de OpenAI, demostró el potencial de o1 al resolver problemas complejos que GPT-4 no pudo abordar, incluyendo preguntas de química y rompecabezas matemáticos intrincados. Chen destaca que el nuevo modelo aprende a razonar de manera autónoma, en lugar de simplemente imitar el pensamiento humano como lo hacen los modelos anteriores.
En términos de rendimiento, OpenAI o1 ha demostrado ser superior en diversas áreas, como codificación, matemáticas, física, biología y química. Por ejemplo, en un examen de matemáticas para estudiantes, GPT-4 resolvió el 12% de los problemas, mientras que o1 logró un impresionante 83%.
Sin embargo, el nuevo modelo también presenta desventajas. Es más lento que GPT-4 y no puede realizar búsquedas en Internet, lo que limita su capacidad en ciertas tareas. La mejora del razonamiento en los LLM es un tema de creciente interés en la investigación, y competidores como Google están explorando enfoques similares.
OpenAI considera que su nuevo modelo podría contribuir a un comportamiento más seguro y alineado con las normas sociales. Murati señala que, al razonar sobre las consecuencias de sus acciones, o1 puede evitar generar resultados perjudiciales, lo que podría llevar a una IA menos peligrosa.
Expertos en inteligencia artificial, como Oren Etzioni, subrayan la importancia de entrenar modelos para resolver problemas complejos y utilizar herramientas adecuadas. A pesar de los avances, persisten desafíos como la «alucinación» y la veracidad de la información generada.
Chen concluye que el enfoque de razonamiento no solo es emocionante, sino que también promete hacer que la inteligencia artificial sea más accesible y asequible, alineándose con la misión de OpenAI de democratizar el acceso a la inteligencia artificial.