¿Qué es la IA Generativa?
La IA generativa ha tenido un impacto considerable en el mundo en un período de tiempo relativamente corto. A través de esta tecnología, se puede generar texto atractivo e informativo a partir de aportes simples de los usuarios. Los chatbots digitales inteligentes y receptivos, que brindan respuesta de forma similar a los humanos, pueden ayudar a los clientes sin participación de un empleado. Se pueden crear imágenes, videos o audio muy bonitos casi al instante en respuesta a cualquier consulta imaginable.
La IA generativa es posible gracias a conjuntos de datos y algoritmos de IA complejamente entrenados, lo que requiere un gran esfuerzo por parte de los científicos y desarrolladores de datos para garantizar el resultado o la experiencia que requieren las empresas de estos. Idealmente, se implementan en hardware potente y cuidadosamente seleccionado que ofrece la baja latencia y los tiempos de respuesta rápidos que se requieren para estas cargas de trabajo dentro de las limitaciones presupuestarias.
En general, la IA generativa se refiere a soluciones de IA que generan contenido, ya sea un correo electrónico de generación de demanda, un paisaje fantástico o una respuesta dinámica de chatbot, en respuesta a una solicitud de un usuario. Las soluciones creadas con estas tecnologías, como ChatGPT, Stable Diffusion y Dall-E, se mencionan en los titulares todos los días, y organizaciones de todo el mundo buscan formas de darles aplicabilidad operativa y capturar su valor revolucionario.
La IA generativa se entrena con conjuntos de datos no estructurados mediante modelos de transformación que requieren que los científicos y desarrolladores de datos ajusten el resultado o la experiencia que sus empresas necesitan.
Las organizaciones que buscan aplicar la IA generativa a sus desafíos empresariales tienen la opción de entrenar modelos desde cero o seleccionar un modelo previamente entrenado que pueda satisfacer las necesidades de su empresa.
La IA generativa se basa en la IA del lenguaje y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y se implementa con él, y juntos permiten a la IA procesar y comprender el lenguaje humano. En conjunto, la IA generativa y el PNL pueden comprender las solicitudes de un usuario para generar una respuesta adecuada, ya sea en texto, video, imágenes o audio.
¿Cómo Funciona la IA Generativa?
La IA generativa se apoya en amplios conjuntos de datos que “enseñan” a los modelos de IA a responder a las solicitudes de los usuarios. Los modelos de IA generativa encuentran puntos en común entre tipos de datos e información similares para crear nuevo contenido. El entrenamiento de modelos también se basa en aportes de científicos de datos y expertos en la materia que ayudan a guiar el aprendizaje del algoritmo y orientarlo hacia resultados más precisos.
Para hacer posibles soluciones de IA generativa, los modelos de código abierto se pueden personalizar a fin de satisfacer las necesidades únicas de una organización. Por ejemplo, un algoritmo de chatbot de IA generalizado se puede entrenar según los atributos específicos de la base de clientes y el modelo empresarial de una organización. También, a modo de ejemplo adicional, un modelo destinado a generar texto para uso en marketing de contenidos puede especializarse o ajustarse para centrarse en un sector y un público objetivo específicos. También están surgiendo más modelos específicos de dominios a un ritmo rápido. Estos se entrenan con conjuntos de datos más pequeños y específicos que los modelos más grandes. Los resultados indican que estos modelos más pequeños pueden replicar la exactitud de los más grandes si se entrenan con datos cuidadosamente obtenidos.
Las soluciones de IA generativa utilizan una rama de la IA llamada modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Estos son modelos de IA de lenguaje que emplean redes neuronales profundas para procesar y generar texto. Están entrenados con enormes volúmenes de datos de texto, y están diseñados para ofrecer resultados coherentes y significativos. Los LLMs se basan en arquitecturas de transformación para procesar secuencias de entrada de forma paralela, lo que mejora el desempeño y la velocidad en comparación con las redes neuronales tradicionales.
Casos de Uso de IA Generativa e IA de Lenguaje
En conjunto, la IA generativa y la IA de lenguaje se pueden combinar para crear herramientas, aplicaciones y servicios nuevos como los siguientes:
- Generación de contenido: creación de artículos, publicaciones de blog, descripciones de productos y otros materiales escritos de forma automática.
- Chatbots: potenciación de modelos de IA conversacional dinámicos e inteligentes con los que sus clientes pueden interactuar a través de texto o voz.
- Generación de imágenes, videos y audio: creación de elementos visuales y sonidos nuevos mediante el examen de materiales preexistentes y el trabajo con solicitudes de usuarios.
- Traducción de idiomas: pasaje de texto de un idioma a otro.
- Ampliación de datos: creación de datos sintéticos para otros modelos de aprendizaje automático con el propósito de mejorar su precisión y desempeño.
- Resumen de texto: resumen de grandes fracciones de texto en un formato conciso para que los lectores puedan comprender rápidamente los aspectos y las ideas principales.
Para obtener más información sobre casos de uso de IA, incluidos aquellos que no se refieren a lenguaje y a IA generativa, consulte la descripción general de casos de uso de IA de Intel®.
Entrenamiento e Implementación de IA Generativa con Tecnologías Intel®
Poner el poder de la IA generativa a trabajar para su empresa es una cuestión de equilibrio entre velocidad, costo y escala. Para ayudarlo a implementar capacidades de IA generativa con confianza, Intel ofrece una cartera especialmente diseñada de tecnologías de hardware y software que se combinan para ayudar a agilizar su iniciativa y acelerar el ROI. Nuestra misión es permitir a los innovadores de la IA implementarla en cualquier lugar que se necesite, desde el edge hasta la nube y el centro de datos, con desempeño, escalabilidad y costo óptimos.
Recursos de Software para Simplificar el Entrenamiento y la Implementación de IA Generativa
Intel ofrece a los desarrolladores y científicos de datos una amplia gama de herramientas de software y optimizaciones que pueden ayudar a maximizar el desempeño y aumentar notablemente la productividad durante el entrenamiento y la implementación.
Para marcos de ciencia de datos populares, como PyTorch y TensorFlow, ofrecemos optimizaciones que brindan un aumento significativo del desempeño en la arquitectura Intel®. Como parte de nuestro lenguaje de programación unificado oneAPI, ofrecemos la biblioteca de redes neuronales profundas Intel® oneAPI con implementaciones altamente optimizadas de bloques de construcción de aprendizaje profundo. El modelo de programación unificada oneAPI® también se puede usar para admitir plataformas de hardware heterogéneas con menos esfuerzo de los equipos de desarrollo.
La Intel® Extension for Transformers es otra herramienta esencial que puede ayudarlo a acelerar los modelos basados en transformadores en plataformas Intel®. Este kit de herramientas ofrece una experiencia de usuario fluida para la compresión de modelos, optimizaciones de software avanzadas, un tiempo de ejecución único con detección de compresión y paquetes de modelos optimizados, como Stable Diffusion, GPT-J-6BM y BLOOM-176B.
Además, a través de nuestra asociación con Accenture, ofrecemos una variedad de kits de referencia que pueden ayudar a poner en marcha su proyecto de IA generativa o de lenguaje.
Intel® Distribution del Kit de Herramientas OpenVINO™
La distribución Intel® del kit de herramientas OpenVINO™ ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo y acelerar los resultados a medida que desarrollan e implementan IA generativa. Este kit de herramientas de código abierto permite a los desarrolladores escribir código una vez e implementarlo en cualquier lugar. Puede convertir y optimizar fácilmente modelos para marcos populares, como TensorFlow, PyTorch y Caffe, e implementarlos con desempeño acelerado en los diversos tipos de arquitecturas de hardware que requiere su estrategia de IA.
Para comenzar, consulte los notebooks de generación de imágenes con Stable Diffusion y generación de texto a imagen con acondicionamiento de ControlNet en GitHub.
También puede consultar este artículo para obtener más información sobre el uso de Stable Diffusion en GPUs y CPUs con distribución Intel® del kit de herramientas OpenVINO™.
Asociación con Hugging Face para IA Generativa
Para facilitar el entrenamiento y la innovación con IA generativa e IA de lenguaje, Intel se asoció con Hugging Face, una plataforma popular de intercambio de modelos y conjuntos de datos de IA. En particular, Hugging Face es conocida por su biblioteca de transformadores diseñada para PNL.
Hemos trabajado con Hugging Face con el propósito de desarrollar aceleración de hardware y software de última generación para entrenar, perfeccionar y predecir con modelos de transformadores. La aceleración por hardware cuenta con la potencia de los procesadores escalables Intel® Xeon®, mientras que la aceleración por software se nutre de nuestra cartera de herramientas, marcos y bibliotecas de software de IA optimizados.
Optimum Intel ofrece una interfaz entre la biblioteca de transformadores Hugging Face y nuestras diferentes herramientas y bibliotecas, que aceleran los canales de extremo a extremo en arquitecturas Intel®, incluido Intel® Neural Compressor. Intel Labs, UKP Lab y Hugging Face también han colaborado para crear SetFit, un marco eficiente para el perfeccionamiento de transformadores de oraciones en pocos intentos.
Los aceleradores de aprendizaje profundo Intel® Habana® Gaudi® también se combinan con el software de código abierto Hugging Face, a través de la biblioteca Habana® Optimum, para facilitar el uso por parte de los desarrolladores en miles de modelos optimizados por la comunidad de Hugging Face.
Hugging Face también publicó varias evaluaciones del desempeño de Habana® Gaudi®2 en modelos de IA generativa: Stable Diffusion, T5-3B, BLOOMZ 176B y 7B, y el nuevo modelo de BridgeTower.
Para obtener más información sobre cómo Intel y Hugging Face pueden ayudarlo a planificar y optimizar sus esfuerzos generativos e IA, visite los siguientes recursos:
- Blog: perfeccionamiento de modelos de Stable Diffusion en CPUs Intel®
- Blog: Aceleración de la inferencia de Stable Diffusion en CPUs Intel®
- Blog: Optimización de Stable Diffusion para CPUs Intel® con NNCF y Hugging Face Optimum
- Blog: Aceleración de transformadores de PyTorch con procesadores escalables Intel® Xeon®, parte 1
- Blog: Aceleración de transformadores de PyTorch con procesadores escalables Intel® Xeon® de 4ª Generación, parte 2
- Webinar de SetFit: Aprendizaje en pocos intentos en producción
- Optimice los modelos de transformadores con herramientas de Intel y Hugging Face
Recomendaciones de Hardware para el Entrenamiento y la Implementación de IA Generativa
Si bien es esencial un conjunto de herramientas de software adecuado para una implementación exitosa de IA generativa y de lenguaje, el hardware también ocupa un lugar central. A medida que la IA progresó desde el laboratorio hasta el uso diario, la escalabilidad y la sostenibilidad se han convertido en inquietudes primordiales tanto para el entrenamiento como para la inferencia.
Los requisitos computacionales para implementar sus modelos de IA generativa o de lenguaje varían mucho según el número de parámetros implicados. Lo mismo ocurre con el entrenamiento del modelo. Independientemente de la escala de su iniciativa, Intel le ofrece una solución de hardware adecuada.
Entrenamiento e Inferencia a Gran Escala: Habana® Gaudi®2
Para el entrenamiento, el ajuste y la inferencia de las cargas de trabajo de IA generativa a gran escala se requiere hardware de IA especializado, punto en el que entran en juego nuestras soluciones de Habana®.
Según sus necesidades de entrenamiento e implementación, las implementaciones de Habana® Gaudi®2 pueden ir de un solo acelerador hasta un racimo de varios miles de Habana® Gaudi®2 compuesto por ocho servidores de IA habilitados para aceleradores. En Intel® Developer Cloud, puede explorar las ventajas de ejecutar cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia en la plataforma Habana® Gaudi®2.
Para obtener más información sobre las capacidades de desempeño avanzado de las soluciones de Habana® Gaudi®2, consulte https://habana.ai/blog/.
Entrenamiento e Inferencia a Mediana Escala: Procesadores Escalables Intel® Xeon® con Motores de Aceleración o Gráficos Independientes Integrados
En general, recomendamos los procesadores escalables Intel® Xeon® para el perfeccionamiento de modelos de inferencia de IA generativa y para cargas de trabajo de entrenamiento menos exigentes. Estas soluciones se pueden mejorar con una GPU independiente para cargas de trabajo más avanzadas.
Para maximizar la rentabilidad de su implementación, los procesadores escalables Intel® Xeon® más recientes cuentan con dos potentes motores de aceleración de IA integrados:
- Intel® Advanced Matrix Extensions (Intel® AMX) para optimizar las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de aprendizaje profundo a través de una arquitectura especializada.
- Intel® Auto Mixed Precision (Intel® AMP) para acelerar el entrenamiento y aumentar la eficiencia de la memoria mediante el aprovechamiento de las representaciones de precisión simple (32 bits) y media (16 bits).
Al aprovechar estas características integradas, puede usar los procesadores escalables Intel® Xeon® para admitir cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento más exigentes sin invertir en hardware especializado. Esto ayuda a aumentar la rentabilidad y la escalabilidad de su solución de IA.
Inferencia a Pequeña Escala: Procesadores Intel® Core® con Gráficos Integrados o Independientes
Para las tareas de inferencia básicas, incluidas las implementaciones en el edge, se pueden implementar los procesadores Intel® Core™ Ultra para maximizar la rentabilidad y al mismo tiempo satisfacer las necesidades de desempeño. Estos procesadores cuentan con gráficos integrados que pueden manejar muchas tareas de inferencia de baja complejidad. También se pueden potenciar con gráficos Intel® Arc™ para mejorar el desempeño y admitir más complejidad.
Además, los procesadores Intel® Core™ Ultra también ofrecen capacidades de inferencia de alto desempeño en cargas de trabajo complejas a través de potentes capacidades de gráficos integrados o mediante la expansión con aceleradores de gráficos independientes. Al confiar en CPUs de uso general para inferencia, puede mejorar la flexibilidad general mediante compatibilidad con una gama más amplia de cargas de trabajo a medida que cambien sus necesidades.
Comience a Usar la Plataforma de IA Intel® Hoy
La amplitud y profundidad de las carteras de hardware y software de Intel® AI ofrecen innumerables formas de buscar la innovación mediante IA con confianza, riesgos minimizados y la máxima flexibilidad. Estamos listos para contribuir al éxito de su iniciativa de IA generativa y de lenguaje, ya sea para entrenar un modelo desde cero, perfeccionar un algoritmo existente o buscar una forma de ejecutar inferencia avanzada a escala.
Para obtener más información sobre nuestra cartera integral de IA y explorar más a fondo la forma en que puede beneficiarse con las tecnologías Intel®, visite los siguientes recursos: