La IA ha alcanzado el rendimiento a nivel humano en algunos parámetros: informe de Stanford
En 2023, se lanzaron 149 nuevos modelos básicos, más del doble que en 2022. De ellos, el 65,7 por ciento eran de código abierto, en comparación con solo el 44,4 por ciento en 2022 y el 33,3 por ciento en 2021. Sin embargo, los modelos de código cerrado lograron un ventaja media de rendimiento del 24,2 por ciento sobre sus homólogos.
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Por lejos, Google siguió siendo el líder del mercado en IA, habiendo creado 40 modelos fundamentales, seguido por OpenAI con 20. Gemini Ultra de Google fue el modelo más costoso de entrenar con un valor de computación de 191 millones de dólares, seguido por GPT-4, que le costó a OpenAI 78 millones de dólares. .
Estados Unidos superó a otros países en lo que respecta al desarrollo de la IA en 2023, desarrollando un total de 61 modelos, seguido de 15 de China y ocho de Francia. De manera similar, Estados Unidos también lideró la captación de inversiones con 67.200 millones de dólares, 8,7 veces más que la cantidad invertida en China. India ocupó el décimo puesto a nivel mundial, con 1.390 millones de dólares invertidos en IA.
La IA ha alcanzado un rendimiento a nivel humano en muchos puntos de referencia, como pruebas, lectura, comprensión, razonamiento visual, etc. Por otro lado, se queda corto en algunos puntos de referencia, como las matemáticas a nivel de competencia.