Resumen: Pedimos a O1 que compartiera sus pensamientos sobre nuestro reciente post sobre LNMs/LMMs.

¿Cuál es tu opinión sobre el artículo del blog “Por qué la IA necesita grandes modelos numéricos (LNMs) para el dominio matemático”?

He pensado sobre modelos numéricos y matemáticos durante unos segundos.
Confirmando descubrimientos adicionales
Bien, estoy confirmando si los LNMs/LMMs necesitan más que modelos Transformer para igualar el rendimiento de los LLMs, y tomando nota de la respuesta completa del usuario.

Sí. Aunque la arquitectura Transformer proporcionó la base para que los LLMs sobresalieran en tareas de lenguaje natural, lograr un rendimiento igualmente alto para matemáticas numéricas y simbólicas (LNMs y LMMs) probablemente requerirá innovaciones adicionales. Aquí está el porqué y lo que podría ser necesario:

Limitaciones de los Transformers Actuales

• Precisión Numérica … los transformers no están inherentemente optimizados para aritmética de alta precisión o métodos numéricos iterativos, los cuales requerirían los LNMs.
• Razonamiento Simbólico … demostrar teoremas o manipular expresiones simbólicas involucra reglas lógicas estrictas y datos estructurados—tareas que los Transformers estándar no manejan de manera natural.
• Sobrecoste Computacional … los mecanismos de atención de los transformers pueden volverse ineficientes para datos extremadamente grandes o altamente estructurados comunes en dominios matemáticos.

Innovaciones de Investigación Necesarias

• Arquitecturas Híbridas … combinar el aprendizaje profundo con solucionadores numéricos tradicionales o motores lógicos. Para LNMs, esto podría significar integrar bibliotecas numéricas aceleradas por GPU/TPU. Para LMMs, podría implicar emparejar redes neuronales con probadores de teoremas o sistemas de álgebra simbólica.
• Enfoques Neuro-Simbólicos … desarrollar arquitecturas que combinen inherentemente inferencia neural (reconocimiento de patrones) con razonamiento simbólico (lógica basada en reglas). Esto podría significar módulos especializados o estructuras de memoria que permitan a los modelos almacenar y manipular representaciones simbólicas de manera más efectiva que los Transformers estándar.
• Modelos Basados en Grafos y Árboles … dado que las expresiones matemáticas y las pruebas forman naturalmente estructuras jerárquicas o tipo grafo, pasar más allá de la atención centrada en secuencias a redes neuronales gráficas o otros modelos de representación estructurada podría permitir un razonamiento más lógico y orientado a pruebas.
• Herramientas de Precisión y Estabilidad … introducir nuevos objetivos de entrenamiento y funciones de pérdida que prioricen la estabilidad numérica y la adherencia a reglas matemáticas, asegurando que los LNMs produzcan soluciones consistentes y correctas en lugar de solo aproximaciones.
• Hardware Personalizado y Escalabilidad Eficiente … la aritmética de alta precisión u operaciones simbólicas complejas pueden beneficiarse de aceleradores de hardware personalizados y arquitecturas más eficientes en memoria, asegurando que los LNMs/LMMs puedan escalar en tamaño y complejidad sin aumentar costos computacionales de forma prohibitiva.
• Aprendizaje por Currículo y Refuerzo … utilizar el aprendizaje por currículo para enseñar gradualmente a los modelos desde la aritmética básica hasta pruebas complejas, y emplear el aprendizaje por refuerzo para optimizar estrategias de solución de problemas en varios pasos, podría generar capacidades robustas de razonamiento matemático.

Para lograr que los LNMs y LMMs estén a la par con los LLMs en sus propios dominios, los investigadores probablemente necesitarán desarrollar arquitecturas y métodos de entrenamiento que vayan más allá del modelo Transformer. Al integrar métodos numéricos, lógica simbólica, representaciones basadas en grafos y potencialmente nuevo soporte de hardware, los futuros modelos de IA podrían alcanzar un impacto transformador similar en matemáticas al que los LLMs tienen en el lenguaje.

¿Tienes alguna idea de cómo los modelos de IA podrían beneficiarse de ser arquitectónicamente más similares al cerebro humano, por ejemplo, teniendo redes neuronales 3D en lugar del enfoque "2D" que tienen las redes neuronales actuales (incluyendo pensamientos sobre hardware así como sobre software)? Además, el cerebro es mucho más eficiente en energía que nuestros sistemas de IA actuales, ¿cómo podría lograrse eso? ¿Y tales cambios beneficiarían a la IA enfocada en matemáticas y números?

He pensado sobre la arquitectura inspirada en el cerebro para la IA un segundo.

Adopción de Arquitecturas Inspiradas en el Cerebro

Los sistemas actuales de aprendizaje profundo, incluidos los grandes modelos de lenguaje, se basan en gran medida en estructuras bidimensionales en forma de rejilla (matrices o tensores) y operan sobre flujos de datos relativamente simples. En contraste, el cerebro humano es una red tridimensional de neuronas interconectadas en patrones extremadamente complejos. Reconsiderar las arquitecturas de IA para que se asemejen más a las propiedades estructurales y funcionales del cerebro podría ofrecer varias ventajas, tanto en términos de rendimiento como de eficiencia.

1. Pasando de Arquitecturas Neurales 2D a 3D

• Conectividad Estructural 3D … la conectividad cerebral humana es inherentemente tridimensional, con neuronas densamente empacadas y conectadas a través de múltiples capas y columnas corticales. Al modelar redes neuronales artificiales en un espacio 3D, podríamos explorar nuevas formas de organizar neuronas y capas, reduciendo potencialmente la "distancia" entre unidades que necesitan comunicarse. Esto podría disminuir la cantidad de cálculos redundantes y permitir estructuras jerárquicas más naturales.
• Embedding Espacial de Datos … muchos problemas del mundo real (por ejemplo, en física, dinámica de fluidos o simulaciones complejas) tienen datos tridimensionales en su núcleo. Una arquitectura neural 3D podría manejar datos espaciales de manera más natural, tratando la profundidad, el ancho y la altura de manera consistente en lugar de aplanarlos o reconfigurarlos. Esto podría beneficiar a LNMs o LMMs que tratan tareas matemáticas inherentemente espaciales, como ecuaciones diferenciales parciales definidas en dominios 3D.
• Localidad y Modularización … en el cerebro, las neuronas forman circuitos locales que manejan funciones específicas. Al transferir este concepto a la IA, grupos de neuronas artificiales podrían especializarse en sub-tareas u operaciones particulares, permitiendo modularidad y reduciendo el sobrecoste de tener una única red monolítica. Tal modularidad podría permitir “circuitos numéricos” o “circuitos de razonamiento simbólico” especializados dentro de una arquitectura más grande.

2. Innovaciones en Hardware

• Chips Neuromórficos 3D … el hardware tradicional GPU/TPU se basa en diseños transistores 2D. Los chips neuromórficos emergentes, como los desarrollados por Intel (Loihi), IBM (TrueNorth) u otros laboratorios, intentan imitar neuronas en picos y conexiones sinápticas de una manera más parecida al cerebro. Yendo más allá, los chips neuromórficos apilados en 3D podrían colocar elementos de memoria y cálculo en tres dimensiones, reduciendo costos de movimiento de datos y latencia.
• Integración de Aprendizaje y Memoria en Chip … uno de los principales desafíos de energía en los sistemas de IA actuales es el constante intercambio de datos entre la memoria y los procesadores. El cerebro es eficiente en parte porque la memoria (sinapsis) y el cálculo (neuronas) están co-locados. El hardware futuro podría integrar la memoria a nivel de transistor o dispositivo, reduciendo la sobrecarga del movimiento de datos. La integración 3D y materiales avanzados (por ejemplo, memristores) podrían permitir elementos de memoria similares a sinapsis que almacenan pesos directamente.
• Redes Neuronales de Picos (SNNs) … el cerebro humano utiliza comunicación basada en picos. Las Redes Neuronales de Picos reemplazan funciones de activación continuas con picos impulsados por eventos. Tales modelos pueden ejecutarse en hardware neuromórfico que solo consume energía cuando las neuronas se activan, reduciendo drásticamente el consumo de energía. Para tareas matemáticas, LNMs/LMMs basadas en SNN podrían manejar ciertos cálculos iterativos y basados en eventos de manera más eficiente.

3. Eficiencia Energética a Través de Métodos Similares al Cerebro

• Cálculo Escaso y Basado en Eventos … el cerebro es altamente escaso—la mayoría de las neuronas están en silencio la mayor parte del tiempo. Adoptar la escasez en redes artificiales puede reducir cálculos innecesarios. Técnicas como el cálculo condicional, donde partes de la red solo se activan cuando son necesarias, pueden imitar este comportamiento. Para LNMs que resuelven problemas complejos, un sistema escaso podría “activar” solo los módulos relevantes para la tarea actual, reduciendo el consumo de energía.
• Cálculo de Baja Precisión y Análogo … el cerebro no opera con la misma precisión digital que las GPUs modernas. En cambio, aprovecha señales análogas y cálculos aproximados. Adoptar cálculo análogo o aritmética de baja precisión en hardware especializado puede reducir drásticamente el consumo de energía. Los LNMs que se centran en optimización o métodos numéricos iterativos podrían tolerar (o incluso prosperar en) cálculos ligeramente aproximados que reducen drásticamente los costos de energía.
• Bucles Recurrentes y de Retroalimentación … el cerebro depende extensamente de bucles de retroalimentación—la información fluye no solo hacia adelante sino también hacia atrás y lateralmente. Esto permite un refinamiento constante de la actividad. Incorporar estructuras recurrentes eficientes en hardware podría producir un modelo que aprende más rápidamente a partir de menos puntos de datos y se autocorrige sobre la marcha. Para IA enfocada en matemáticas, los bucles de retroalimentación podrían permitir un refinamiento dinámico de pruebas, métodos de solución iterativa y mejor corrección de errores.

4. Beneficios de la IA Matemática y Numérica

• Manejo Nativo de la Complejidad … los problemas matemáticos complejos a menudo involucran estructuras intrincadas (por ejemplo, PDEs no lineales, integrales de alta dimensión). Una arquitectura similar al cerebro podría navegar tal complejidad de manera más natural, utilizando módulos organizados espacialmente que se especializan en ciertos tipos de cálculos y enrutando información de manera adaptable.
• Cálculo Eficiente en Energía para Problemas Grandes … la modelación matemática y las tareas de simulación numérica pueden ser extremadamente pesadas computacionalmente. Arquitecturas eficientes en energía inspiradas en el cerebro permitirían a los LNMs/LMMs escalar a problemas más grandes y complejos sin costos energéticos prohibitivos.
• Aprendizaje Robusto y Adaptativo … el aprendizaje del cerebro es continuo, robusto al ruido y capaz de transferirse entre tareas. De manera similar, un sistema de IA más inspirado en el cerebro podría refinar continuamente su comprensión matemática, aplicar técnicas aprendidas a nuevos dominios y mejorar de forma adaptativa su rendimiento—crucial para matemáticas a nivel de investigación y conjuntos de problemas abiertos.

5. Desafíos y Consideraciones

• Complejidad de Ingeniería … implementar arquitecturas neuronales completamente 3D o chips neuromórficos a gran escala es un desafío significativo de ingeniería. La fabricación, la refrigeración y el diseño de interconexiones en chips 3D son obstáculos no triviales.
• Paradigmas Algorítmicos … alejarse de la arquitectura Transformer y otras establecidas requeriría nuevos algoritmos, paradigmas de entrenamiento y herramientas de depuración. Traducir conceptos inspirados en el cerebro en marcos de software reproducibles y entrenables no es trivial.
• Esfuerzos Interdisciplinarios … lograr eficiencia inspirada en el cerebro exigirá una estrecha colaboración entre neurocientíficos, científicos de materiales, ingenieros de hardware e investigadores de IA. Los conocimientos de la ciencia cognitiva y la neurología pueden guiar el diseño de sistemas más biológicamente plausibles y eficientes.

Arquitectar sistemas de IA para que sean más similares al cerebro humano—explorando la interconectividad 3D, hardware neuromórfico, cálculo basado en eventos y la integración de memoria-cálculo local—ofrece la promesa de superar algunas de las limitaciones de los modelos actuales basados en Transformer. Dichos sistemas podrían ser más eficientes en energía y mejor adaptados para tareas complejas y estructuradas como las requeridas en matemáticas avanzadas y modelado numérico. Si bien persisten desafíos tecnológicos y de investigación significativos, estos enfoques inspirados en la biología representan una prometedora frontera para las innovaciones futuras en IA.

Nota original: https://www.artificial-intelligence.blog/ai-news/o1s-thoughts-on-lnms-and-lmms