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Meta presenta ‘Husky’: Un agente lingüístico para tareas de razonamiento
TXT sebastián buenaventura

Meta presenta ‘Husky’: Un agente lingüístico para tareas de razonamiento

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Meta, en colaboración con la Universidad de Washington y el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial, ha presentado un nuevo agente lingüístico llamado Husky. A diferencia de los tradicionales modelos de lenguaje grandes (LLM) propietarios o diseñados para tareas específicas, Husky es un agente lingüístico de código abierto que aborda una amplia gama de tareas complejas que involucran razonamiento numérico, tabular y basado en el conocimiento.

La Arquitectura Innovadora de Husky


Husky se distingue por su procedimiento en dos partes: generación de la acción y ejecución de la acción. En la primera etapa, el modelo predice la acción a realizar y la herramienta necesaria para llevarla a cabo. En la segunda etapa, el modelo y la herramienta ejecutan la acción y actualizan el estado de la solución utilizando una ontología predefinida de acciones, hasta alcanzar el estado final de la tarea.

Esta arquitectura permite a Husky descomponer cada tarea en una serie de acciones, utilizando la herramienta adecuada para cada una de ellas. De esta manera, el agente lingüístico puede abordar una variedad de tareas complejas de manera eficiente y efectiva.

 

El Rendimiento Destacado de Husky


Husky utiliza modelos de lenguaje grande de 7.000 millones de parámetros, permitiéndole igualar o superar el rendimiento de otros modelos de frontera, como GPT-4, en las tareas analizadas. Este desempeño sobresaliente demuestra la eficacia de su enfoque de razonamiento unificado y subraya su potencial para convertirse en una herramienta valiosa en aplicaciones que requieren tareas de razonamiento complejas.


El desarrollo de Husky representa un avance significativo en el campo de los agentes lingüísticos. Su capacidad para abordar una amplia gama de tareas complejas de manera versátil y adaptable lo posiciona como una solución innovadora y prometedora. Con Husky, Meta y sus colaboradores han demostrado que es posible desarrollar agentes lingüísticos más eficientes y efectivos, abriendo nuevas posibilidades para el futuro de la inteligencia artificial.

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