El 5 de septiembre, Matt Shumer, cofundador y CEO de HyperWrite AI, anunciaba en Twitter el lanzamiento de un nuevo modelo de IA llamado 'Reflection 70B'. Según la descripción de Matt, este modelo era una versión ajustada (fine-tuning) del popular modelo Llama 70B desarrollado por Meta.

¿Qué es el 'fine-tuning'? Es el proceso de ajustar un modelo preentrenado en una tarea específica para adaptarlo a otra tarea similar o más especializada sin reentrenarlo desde cero (lo cual es muy costoso en términos de tiempo y recursos), sino ajustándolo con un conjunto más pequeño de datos específicos para la tarea en cuestión.

Lo que diferenciaba a Reflection 70B de Llama, según Matt, era su capacidad mejorada para razonar a través de técnicas complejas de prompting, como

Chain of Thought: una técnica que consiste en hacer que el modelo realice un razonamiento paso a paso antes de llegar a una conclusión o respuesta. En lugar de dar una respuesta inmediata, el modelo desglosa el problema en varias etapas, lo que permite tomar en cuenta más información y generar respuestas más precisas y coherentes, especialmente en problemas matemáticos, de lógica o de múltiples pasos.
Reflection: La técnica de Reflection implica que el modelo revise su propia respuesta o proceso de pensamiento antes de dar una respuesta final. Es como un autoanálisis donde el modelo reflexiona sobre la calidad de su respuesta inicial, lo que aumenta la precisión y minimiza errores.

El mero uso de …