Deepseek presenta MHC para entrenar modelos de lenguaje con menos fricción
Deepseek, la empresa china de inteligencia artificial, presenta MHC, un nuevo método que busca entrenar modelos de lenguaje grandes con mayor eficiencia. Este enfoque aborda la fricción que surge durante el proceso de entrenamiento, donde los datos y los recursos computacionales no siempre se alinean de manera óptima. La propuesta se basa en aplicar principios de ingeniería y matemáticas para crear un flujo de trabajo más fluido.
El enfoque MHC optimiza el flujo de datos
MHC, que significa Mathematical Harmonization of Compute, se centra en armonizar los tres elementos clave del entrenamiento: el modelo, los datos y el cómputo disponible. El método analiza matemáticamente cómo distribuir los recursos de procesamiento para que el modelo aprenda de los datos de la forma más efectiva posible. El objetivo es reducir los cuellos de botella y los tiempos de inactividad en los clústeres de GPUs, haciendo que el entrenamiento sea más predecible y menos costoso.
La meta es escalar los LLM de forma más eficiente
Al reducir la fricción interna en el pipeline de entrenamiento, MHC permite que los investigadores experimenten con arquitecturas más grandes o conjuntos de datos más extensos sin aumentar proporcionalmente los recursos necesarios. Esto no implica crear un modelo nuevo, sino mejorar el proceso para construirlo. La compañía argumenta que este tipo de optimizaciones sistémicas son cruciales para seguir avanzando en el campo, donde la escala es un factor determinante.
Quizás el mayor desafío no sea hacer que las máquinas aprendan, sino lograr que los presupuestos de electricidad no aprendan a multiplicarse aún más rápido.
