¿Y si la forma de mejorar la IA no fuera pensar a lo grande —más centros de datos, más conjuntos de datos, una inteligencia general más robusta—, sino a menor escala?
Esa es la vía que propone Yejin Choi, profesora de Stanford y experta en IA, quien sostiene que el predominio cultural del inglés en los #LLM silencia a otras culturas y excluye a comunidades enteras de los beneficios de la IA.
¿Su solución? Modelos de lenguaje más pequeños y especializados, que consumen menos energía y capacidad de procesamiento, se entrenan mediante la interacción en lugar del consumo masivo de datos y reflejan los valores pluralistas de quienes los crean. Choi sostiene que los modelos de lenguaje pequeños tienen más posibilidades de representar plenamente la rica y diversa variedad de perspectivas humanas.
