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InfobaeTim Cook explica por qué trabaja desde las 4 a.m. y controla mejor la mañana que el resto del día
Tim Cook explicó que la madrugada es el único momento del día en que siente control total sobre su tiempo, ya que el resto del día está sujeto a imprevistos. Reveló que dedicaba tiempo a leer correos electrónicos de clientes para obtener retroalimentación sobre productos y servicios. También mencionó que su mayor desafío fue la pandemia de COVID-19 y recordó el consejo de Steve Jobs sobre actuar por criterio propio.
OKdiarioTim Cook, presidente ejecutivo de Apple (66 años): «Ya estoy trabajando a las 4 de la madrugada porque puedo controlar la mañana mejor que la tarde y el resto del día»
Tim Cook reflexionó sobre el control del tiempo, afirmando que la mañana es su momento para tener el control del día. Detalló cómo dedicaba las primeras horas de la madrugada a leer correos de clientes para entender sus sentimientos. También abordó la pandemia como el mayor desafío al frente de Apple, señalando que la crisis sanitaria hizo que recordaran que no son ellos quienes deciden.
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Hugging Face Blogbitsandbytes, cuantización de 4 bits y QLoRA hacen más accesibles los LLM
Hugging Face presentó una integración con la librería bitsandbytes que permite ejecutar y entrenar modelos de lenguaje grandes en precisión de 4 bits, abarcando la mayoría de los modelos del ecosistema en cualquier modalidad. El método se basa en QLoRA, que reduce el uso de memoria sin perder rendimiento frente al ajuste fino de 16 bits, permitiendo afinar modelos de 65B parámetros en una sola GPU de 48GB. Los modelos Guanaco, entrenados con esta técnica, alcanzan el 99,3% del rendimiento de ChatGPT en el benchmark Vicuna.
FarragoReseña: Una noche de tonterías totales
Melissa Tracina, dirigida por Tim McDonald, adopta la personalidad de Bec Somers, una figura que presume de ser tonificada, vegana y sin gluten, actuando como coach de bienestar y nutricionista. El programa parodia la naturaleza exagerada e irrealista de estos roles.
OpenAI NewsOpenAI presenta las estrategias de evolución como alternativa escalable al aprendizaje por refuerzo
OpenAI publicó una investigación que muestra que las estrategias de evolución (ES), una técnica de optimización de caja negra conocida desde hace décadas, igualan el rendimiento del aprendizaje por refuerzo en benchmarks como Atari y MuJoCo. ES es más simple de implementar, no requiere retropropagación, es más fácil de escalar en entornos distribuidos y tolera recompensas dispersas. Con 1.440 núcleos en 80 máquinas entrenaron un humanoide 3D de MuJoCo en 10 minutos, frente a las 10 horas de A3C en 32 núcleos.
OpenAI detalla su infraestructura para el aprendizaje profundo y libera un gestor de escalado para Kubernetes
OpenAI publicó un artículo en el que describe cómo avanza la investigación en aprendizaje profundo y las decisiones de infraestructura que adoptó para sostenerla, desde el prototipado rápido hasta el entrenamiento a gran escala en múltiples GPUs. La empresa detalla su uso de Python, TensorFlow, Terraform, Chef, Packer y Kubernetes sobre AWS y servidores físicos con GPUs Titan X. Además, anunció la liberación de kubernetes-ec2-autoscaler, un gestor de escalado optimizado para lotes que aprovisiona y drena nodos automáticamente y puede desbordar a una región secundaria de AWS.
OpenAI presenta cuatro proyectos sobre modelos generativos de aprendizaje automático
OpenAI publicó un informe sobre modelos generativos, una rama del aprendizaje no supervisado que busca que las computadoras comprendan el mundo generando datos similares a los reales. El texto explica el funcionamiento de las GAN, los autoencoders variacionales y los modelos autorregresivos, y presenta cuatro proyectos propios: mejoras en GAN, mejoras en VAE con flujo autorregresivo inverso, InfoGAN y exploración por curiosidad con VIME. También menciona aplicaciones futuras como arte generado, eliminación de ruido, superresolución y aprendizaje por imitación.