Desde 2020, la computación usada para entrenar los modelos de lenguaje de frontera crece cada año hasta 5 veces la del año anterior
Epoch AI informa que el cómputo utilizado para entrenar modelos de lenguaje de frontera ha aumentado 5 veces por año desde 2020. Esta tendencia se basa en la cantidad de cómputo utilizada para entrenar los 5 modelos principales. Epoch AI señala que esta escalada proviene de la implementación de más chips, tiempos de entrenamiento más largos y procesadores más potentes.
Verificado 2026-07-31
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La computación utilizada para construir modelos de primera línea sigue creciendo rápidamente, lo que impulsa la demanda de chips, energía y centros de datos.
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