Escalando MoE en Clusters de GPU para Entrenamiento Distribuido El entrenamiento de modelos MoE (Mixture of Experts) en clusters de GPUs presenta desafíos únicos debido a la distribución desigual de la carga de trabajo. A diferencia de los Transformers densos, donde todas las GPUs comparten la carga de manera uniforme, en MoE cada «experto» se…
Podríamos decir que la Inteligencia Artificial china funciona con principios similares a la IA desarrollada en Occidente, pero se diferencia de la occidental, por tener un enfoque estratégico y tecnológico propios. Vamos al lío. Principalmente, China se ha diferenciado respecto a Occidente, en los siguientes puntos: 1. Modelos de IA más Avanzados China ha desarrollado…
Continuando con la serie de artículos dedicados a la IA China, vamos a hablar, a continuación, de los algoritmos de eficiencia de la IA china. Estos han sido diseñados para maximizar el rendimiento con menos recursos computacionales, debido a restricciones en la importación de chips avanzados y la necesidad de optimizar grandes modelos. En los…
La frase «Hola, Mundo» (en inglés, «Hello, World») se usó por primera vez en 1972 en un libro titulado «The C Programming Language», escrito por Brian Kernighan y Dennis Ritchie. Este libro es considerado uno de los textos más influyentes en la historia de la programación, ya que introdujo el lenguaje de programación C. En este contexto, «Hola, Mundo» se utilizó como…
MoE en Modelos Multimodales: IA para Texto, Imagen y Audio ¿Qué es un Modelo Multimodal? Los modelos multimodales pueden procesar múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, video, etc.) en una sola arquitectura. Ejemplos de estos modelos incluyen: GPT-4V (OpenAI) → Texto + Imágenes Gemini (Google) → Texto + Imagen + Audio DeepSeek-VL (China) →…
MoE (Mixture of Experts) en IA: La Clave de Modelos Eficientes MoE (Mixture of Experts) es una técnica en inteligencia artificial que permite entrenar y ejecutar modelos gigantes con menor costo computacional, activando solo partes del modelo cuando son necesarias. Esta técnica es clave en la IA moderna, y China la está utilizando para crear…
En este artículo os reproduciré un ejemplo simple de cómo se implementa un algoritmo de red neuronal en Python usando numpy (sin necesidad de librerías de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch). Este ejemplo será para una red neuronal feedforward básica de una sola capa oculta, y se utilizará para un problema de regresión. La…
Podríamos definir una red neuronal como un conjunto de estructuras y métodos matemáticos que imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar información. Las redes neuronales son la base de muchos modelos de inteligencia artificial (IA) -incluido ChatGPT- y se utilizan para tareas como el reconocimiento de patrones, clasificación, generación de texto, entre otras. ¿Qué…
Implementación e Impacto de MoE en IA Ahora que ya sabéis cómo funciona MoE (Mixture of Experts), profundicemos en su implementación técnica y su impacto en la industria de la IA. 🔹 1. ¿Cómo se Implementa MoE en un Modelo de IA? MoE se integra en una red neuronal profunda como una capa especial dentro…
Comparación de MoE vs. Transformers Densos vs. Modelos Sparsos Los modelos de IA actuales usan tres estrategias principales para escalar y mejorar la eficiencia: 1️⃣ Transformers Densos (Dense Transformers) → Como GPT-4, usan todos los parámetros en cada paso. 2️⃣ Modelos Sparsos (Sparse Transformers) → Reducen cálculos usando atención dispersa. 3️⃣ MoE (Mixture of Experts)…
