Se insta a los gigantes tecnológicos que actualmente impulsan herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) a incorporar modelos de datos regionales y locales para garantizar que sus productos reflejen mejor una población global diversa.
Integrando el Idiomas del sudeste asiático en una red (SEA-LION), el modelo de lenguaje grande (LLM), por ejemplo, ayudará a estas herramientas GenAI a generar respuestas más precisas, según Laurence Liew, director de innovación de IA en AI Singapur.
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Relató una prueba en la que su equipo había ingresado una pregunta específica de una elección asiática reciente, pidiendo a SEA-LION y a una plataforma GenAI pública global más popular que predijeran el resultado. Al final resultó que, el primero generó un resultado más preciso, dijo.
La versión actual de SEA-LION se ejecuta en dos modelos base: un modelo de 3 mil millones de parámetros y un modelo de 7 mil millones de parámetros. Sus datos de entrenamiento se componen de 981 mil millones de tokens de idioma, que AI Singapore define como fragmentos de palabras creados a partir de la descomposición del texto durante el proceso de tokenización. Estos fragmentos incluyen 623 mil millones de tokens ingleses, 128 mil millones de tokens del sudeste asiático y 91 mil millones de tokens chinos.
Liew dijo que la mayoría herramientas públicas GenAI hoy en día no se centran en Asia y, por lo tanto, pueden tener sesgo de datos inherente. Los LLM como SEA-LION son más «culturalmente sensibles», lo que, según él, garantizará que las respuestas generadas por GenAI reflejen mejor la mezcla social de la región.
Países asiáticos como Tailandia y India También han desarrollado sus propios LLM.
Observando que SEA-LION es fuente abiertaLiew agregó que AI Singapore espera que empresas como Microsoft y Google puedan incorporar LLM regionales y locales para organizaciones que operan en esta región.
Lanzada en mayo de 2017, AI Singapore es una colaboración de todo el gobierno que reúne a todas las instituciones de investigación, nuevas empresas y empresas con sede en Singapur que desarrollan productos de IA. El programa nacional tiene como objetivo impulsar las capacidades de IA del país y cuenta con el apoyo de varias agencias gubernamentales, incluida la Oficina de Nación Inteligente y Gobierno Digital y la Junta de Desarrollo Económico.
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Liew destacó además el creciente interés entre las empresas en adoptar productos GenAI. Señaló las múltiples conversaciones que su equipo ha tenido con Microsoft, en las que se había observado una avalancha de solicitudes de clientes empresariales para implementar «miles de puestos» Copiloto.
Sin embargo, no todas las organizaciones sienten que tienen la infraestructura de TI para respaldar la adopción de GenAI.
Sólo el 30% cree que su empresa tiene los activos de TI que son esenciales para implementar GenAI, según un estudio encargado por Telstra International. Realizado por MIT Technology Review Insights, el estudio encuestó a 300 ejecutivos de nivel C y líderes empresariales, de los cuales el 66% provenía de los mercados de Asia y el Pacífico (incluidos Australia, Singapur, Corea del Sur, Japón e India) y el 17% de cada uno de Europa y las Americas. La encuesta se realizó entre noviembre y diciembre de 2023.
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Alrededor del 67% de los primeros usuarios de GenAI sintieron que su hardware era «modestamente propicio» para una rápida adopción. Aproximadamente la mitad dijo lo mismo sobre su infraestructura de almacenamiento.
Si bien el 76% dijo que había trabajado con GenAI de alguna manera el año pasado, solo el 9% dijo que su organización lo había adoptado ampliamente. La mayoría citó la automatización de tareas de bajo valor como la razón clave para hacerlo, mientras que otros señalaron el servicio al cliente, el análisis estratégico y la innovación de productos.
Alrededor del 60% reconoció que la GenAI alteraría sustancialmente su industria en los próximos cinco años, y el 78% trató la tecnología como una oportunidad competitiva. Sólo el 8% lo vio como una amenaza. Alrededor del 65% dijo que su organización estaba buscando activamente formas nuevas e innovadoras de utilizar GenAI para extraer valor de los datos.
Cuando se les preguntó sobre las barreras a la adopción, el 77% señaló Normativa, cumplimiento y privacidad de datos. consideraciones, mientras que el 56% destacó el presupuesto como una limitación.
Los encuestados también notaron una escasez de las habilidades necesarias, con ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos de inteligencia artificial y traductores entre los mejores talentos necesarios.
«A medida que el mundo se digitaliza cada vez más y florecen las interacciones entre humanos y máquinas, es primordial poder procesar datos para impulsar decisiones comerciales informadas en tiempo real o casi en tiempo real», dijo Geraldine Kor, directora general y directora general de Telstra International en el sur de Asia. de empresa global.
«Sin embargo, crear capacidades de extremo a extremo para manejar grandes conjuntos de datos, contextualizar con precisión los datos para obtener valor empresarial y garantizar la aplicación responsable y ética de la IA es un gran desafío», dijo Kor, quien analizó los resultados de la encuesta en una conferencia de prensa el lunes. eso incluía a Liew como invitada.
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Además, las organizaciones continúan operando en un clima global plagado de problemas geopolíticos y un panorama económico incierto. Esto afectará sus decisiones sobre cómo invertir su gasto en TI y si esto debería incluir GenAI, dijo Kor. Recomienda que las empresas comiencen por identificar una función específica a la que aplicar GenAI.
«Singapur, como la mayoría de los países, todavía se encuentra en las primeras etapas de adopción de GenAI, y la tecnología sólo recientemente estuvo disponible en suites de productividad adecuadas para una audiencia más amplia», dijo Liew. «Los requisitos para una implementación eficaz de GenAI incluyen el acceso a conjuntos de datos reales, ingenieros de IA e infraestructura informática».
Las empresas también se enfrentan al dilema a la hora de adquirir el hardware necesario, señaló. «Las opciones incluyen la compra directa y la subcontratación de pago por uso, las cuales conllevan sus propios riesgos. Además, la calidad de los datos, el almacenamiento y el talento siguen siendo obstáculos para una implementación eficaz», afirmó.
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Añadió que AI Singapur busca cerrar algunas de estas brechas con iniciativas como el Programa de aprendizaje de IA y el Programa de desarrollo de aplicaciones LLM.
Singapur también publicó en enero un manual para ayudar a las empresas localesincluidas las pequeñas y medianas empresas, naveguen por la adopción de GenAI y adquieran las habilidades necesarias para respaldar dichas iniciativas.