Databricks impulsa el chatbot de código abierto como una alternativa más económica a ChatGPT

Databricks, una startup con sede en San Francisco valorada por última vez en $ 38 mil millones, lanzó un código de fuente abierta el viernes que, según dijo, las empresas podrían usar para construir sus propios chatbots modelados en ChatGPT de OpenAI.

El código es un modelo de IA, un algoritmo que se entrena en conjuntos de datos y luego puede aprender nuevos datos para realizar una variedad de tareas.

El CEO de Databricks, Ali Ghodsi, dijo que la publicación tiene como objetivo demostrar una alternativa viable para entrenar un tipo de modelo de IA llamado modelo de lenguaje grande con enormes recursos y poder de cómputo.

Un gran modelo de lenguaje subyace al chatbot viral ChatGPT de OpenAI. OpenAI, valorada en 29.000 millones de dólares, entrena sus modelos de IA con grandes cantidades de datos en una supercomputadora del inversor Microsoft Corp. Los costos de TI son “enloquecedores”, dijo el CEO de OpenAI, Sam Altman.

OpenAI cobra a las empresas por el acceso a sus modelos para sus propias aplicaciones y proyecta ingresos de mil millones de dólares para 2024.

El esfuerzo de Databricks viene con advertencias. Ghodsi dijo a Reuters que si bien el chatbot de código abierto ha mostrado habilidades impresionantes para tareas como escribir publicaciones en blogs, la compañía no ha publicado pruebas comparativas formales para mostrar que el bot coincide con el rendimiento de ChatGPT.

Databricks vende software de análisis y minería de datos basado en la nube a empresas y dijo que el año pasado superó los mil millones de dólares en ingresos anuales.

Databricks quiere que las empresas entrenen sus propios modelos de IA utilizando su software. Ghodsi dijo que los investigadores de la compañía tomaron un modelo de dos años que estaba disponible de forma gratuita y lo entrenaron con una pequeña cantidad de datos durante tres horas en una sola computadora que cualquier persona con una tarjeta de crédito podía alquilar.

“El futuro será que todos tengan su propio modelo, y realmente puedan entrenarlo y mejorarlo”, dijo Ghodsi. “Y de esa manera tampoco tienen que dar sus datos a nadie más”.

El movimiento de Databricks llega en un momento en que las nuevas empresas están recaudando millones de dólares en capital de riesgo para entrenar sus modelos de IA y cuando las grandes empresas tecnológicas como Google y las metaplataformas de Alphabet se apresuran a reducir el tamaño y el costo de los modelos de IA mientras mejoran su precisión.

“Mi creencia es que eventualmente harás estos modelos cada vez más pequeños, y serán de código abierto”, dijo Ghodsi. “Todos lo tendrán”.