Las capacidades de los LLM se duplican cada siete meses: Una predicción para 2030

Una nueva investigación revela una sorprendente tasa de progreso en los modelos de lenguaje grandes (LLM). Su capacidad para completar tareas complejas se duplica aproximadamente cada siete meses, según una métrica llamada "horizonte de tiempo de finalización de tareas". Esta métrica compara el tiempo que tarda un LLM en completar una tarea con el tiempo que tardaría un humano. El estudio proyecta que, para 2030, los LLM más avanzados podrían completar, con un 50% de fiabilidad, una tarea de software equivalente a un mes de trabajo humano (40 horas/semana). Esto plantea preocupaciones e interés significativos sobre los beneficios y riesgos potenciales de los LLM, reconociendo que el hardware y la robótica podrían limitar el ritmo del progreso.