SK Telecom lanza LLM ligero para la comunidad de código abierto

SK Telecom Avanza en el Desarrollo de Modelos de Lenguaje AI

En un movimiento significativo hacia la innovación en inteligencia artificial, SK Telecom (SKT) ha lanzado una versión ligera de su modelo de lenguaje grande (LLM), diseñada específicamente para dispositivos móviles. Este nuevo modelo, denominado AX 3.1 Lite, ha sido entregado a la comunidad de código abierto Hugging Face, reconocida por su experiencia en este ámbito.

Con un total de 7 mil millones de parámetros, AX 3.1 Lite representa la evolución del modelo utilizado en la función de gestión de llamadas A-dot de SKT. La compañía ha afirmado que este LLM fue desarrollado desde cero, mejorando tanto el rendimiento como la eficiencia en comparación con su predecesor, AX 3.0 Lite.

Optimización y Rendimiento Destacados

Según SKT, las características del nuevo modelo permitirán a las empresas implementar configuraciones optimizadas en dispositivos móviles, lo que se traduce en una mejora significativa en la capacidad de procesamiento de información y el consumo energético.

El operador también destacó que AX 3.1 Lite posee capacidades excepcionales para procesar el idioma coreano, alcanzando niveles comparables a los del modelo hermano AX 4.0 Lite. Este último cuenta con 72 mil millones de parámetros.

Durante las evaluaciones de competencia lingüística coreana, AX 3.1 Lite logró un impresionante 96 por ciento en el benchmark KMMLU2 y un 102 por ciento en CLIcK3, que incorpora elementos culturales en sus pruebas. En contraste, AX 4.0 Lite obtuvo resultados de 64.2 por ciento y 71.2 por ciento, respectivamente.

Pioneros en Modelos Localizados

SKT ha estado trabajando en sus propios modelos LLM desde 2018, lo que le ha permitido consolidar una posición líder en la localización y lanzamiento del modelo GPT-2. La compañía tiene planes para continuar utilizando su enfoque "desde cero" como base para sus esfuerzos futuros, incluyendo el avance continuo de su gama AX 3 y el uso del AX 4 para un preentrenamiento constante enfocado en áreas que requieren un rendimiento y eficiencia optimizados.

Hugging Face, por su parte, ofrece diversos recursos colaborativos para probar funciones de inteligencia artificial, facilitando así la integración y desarrollo dentro del ecosistema tecnológico actual.

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