Ahora, no esperes un rendimiento mágico…
¿Inteligencia artificial en DOS? Sí, es posible
Los principales sistemas operativos comerciales corren con desesperación para adoptar funciones y herramientas basadas en inteligencia artificial, aún cuando el entusiasmo de sus s es nulo. Mucho más interesante que eso es la ejecución de experimentos locales, y lo mismo pensó Yeo Kheng Meng al configurar una versión especial del modelo Llama 2 de Meta para DOS. Lógicamente, el rendimiento final depende del hardware utilizado, pero lo que importa aquí es que de algún modo… funciona.
Apple Intelligence, Gemini, Copilot, Galaxy AI, ChatGPT, Grok, DeepSeek, Llama, Claude… creo que podría seguir hasta mañana. En lo personal, estoy convencido de que la burbuja explotará, pero eso no significa que su tecnología vaya a desaparecer de un plumazo. De hecho, lo más interesante de la inteligencia artificial no está en la visión de las megacorporaciones, sino en el plano personal. Me refiero a pequeños proyectos y experimentos que podemos hacer por nuestra cuenta, combinando hardware humilde y software de código abierto. Por ejemplo, mira lo que hizo Yeo Kheng Meng con Llama 2 en DOS:
Llama 2, funcionando bajo DOS
El vídeo nos presenta dos casos: A la izquierda, un portátil ThinkPad T42 del año 2004 con un Pentium M 735 a 1.7 GHz, y a la derecha, un Toshiba Satellite 315CDT de 1996, equipado con un Pentium MMX a 200 MHz. Todo comenzó un par de años atrás cuando Yeo (a quien ya conocemos por su tarjeta instalar Gentoo en un 486) creó un cliente de ChatGPT compatible con DOS. Sin embargo, ese sistema no eliminó las dependencias en línea. Esta vez, Yeo decidió desarrollar una solución local, y tomó como punto de partida al proyecto llama2.c de Andreq Karpathy, que ya recibió ports para Windows 98 y Apple PowerBook G4.
Yeo también compartió en su blog varios detalles técnicos al momento de compilar y configurar el extensor DOS (el entorno debe ser de 32 bits aún con los modelos más pequeños), menciona una leve modificación para respetar el formato 8.3 de DOS, y termina el artículo con una serie de benchmarks. Obviamente, la velocidad de inferencia aumenta con la potencia del hardware, pero su ThinkPad T42 logró unos muy interesantes 11.55 tokens por segundo en el modelo 15M, derrotando a equipos más modernos. ¿El bicho raro? Su ordenador Ryzen no pudo cargar modelos grandes por errores de asignación de memoria, algo que atribuye a un overflow o un bug en el extensor.
¿Quieres probarlo? ¡Ya está en GitHub!
Sitio oficial: Haz clic aquí
Aún no hay comentarios…
Debes iniciar sesión para publicar un comentario.