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OpenAI NewsOpenAI presenta CLIP, una red neuronal que conecta texto e imágenes
OpenAI presentó CLIP, una red neuronal que aprende conceptos visuales a partir de supervisión en lenguaje natural y permite clasificar imágenes sin entrenamiento específico, de forma similar al modo zero-shot de GPT-2 y GPT-3. El modelo se entrenó con pares texto-imagen disponibles en internet y reduce la dependencia de costosos conjuntos de datos etiquetados, igualando el rendimiento de ResNet-50 en ImageNet sin usar sus ejemplos etiquetados. Sus limitaciones incluyen tareas abstractas como contar objetos, clasificación de grano fino y sensibilidad al fraseo, además de riesgos de sesgo y vigilancia.
OpenAI presenta Image GPT, un modelo que genera imágenes coherentes a partir de secuencias de píxeles
OpenAI publicó el 17 de junio de 2020 su trabajo Image GPT (iGPT), en el que aplica la misma arquitectura transformer de GPT-2 al lenguaje para generar imágenes a partir de secuencias de píxeles. El modelo, entrenado sin etiquetas humanas, produce muestras coherentes y alcanza resultados competitivos en clasificación de imágenes, superando a métodos no supervisados previos en CIFAR-10, CIFAR-100 y STL-10. Los autores señalan limitaciones de cómputo y resolución, y advierten sobre sesgos en los datos de entrenamiento.
OpenAI: la eficiencia algorítmica en IA se duplica cada 16 meses desde 2012
OpenAI publicó un análisis según el cual, desde 2012, el cómputo necesario para entrenar una red neuronal hasta el mismo rendimiento en la clasificación de ImageNet se reduce a la mitad cada 16 meses. Entrenar al nivel de AlexNet requiere hoy 44 veces menos cómputo que en 2012, frente a la mejora de 11x que habría producido la Ley de Moore. El texto sostiene que, en tareas de IA con alta inversión, el progreso algorítmico superó las ganancias de eficiencia del hardware, y anuncia el seguimiento público de los estados de vanguardia en eficiencia.
OpenAI presenta Jukebox, una red neuronal que genera música con voz rudimentaria en audio crudo
OpenAI presentó Jukebox, una red neuronal que genera música en audio crudo, incluido canto rudimentario, a partir de género, artista y letras. El modelo usa un autoencoder VQ-VAE de tres niveles y transformers autorregresivos, entrenado con 1,2 millones de canciones. Sus limitaciones incluyen ruido audible, falta de estructuras como estribillos y una lentitud de unas 9 horas para renderizar un minuto de audio.
OpenAI presenta GPT-2 y decide no publicar el modelo completo por riesgos de uso malicioso
OpenAI anunció GPT-2, un modelo de lenguaje de 1.500 millones de parámetros entrenado para predecir la siguiente palabra en 40 GB de texto de Internet, con capacidades de generación de texto, traducción y resumen sin entrenamiento específico. Por temor a usos maliciosos como desinformación y suplantación, la empresa no publicó el modelo completo ni sus datos, y liberó solo una versión reducida junto con un artículo técnico. En mayo de 2019 aplicó una estrategia de publicación por etapas, liberando la versión de 345 millones de parámetros y compartiendo las mayores con socios de seguridad.
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