Buscar noticias

Buscá por texto y descubrí noticias relacionadas con tu consulta.

Noticias relevantes

Hasta 10 noticias relacionadas por su significado, ordenadas por relevancia.

No encontramos noticias relacionadas por su significado.

Noticias encontradas

Coincidencias en título, descripción, resumen, tags, personas o periodista.

3 resultados para «Chelsea Voss»

Más recientes primero · Hasta 30 noticias por página

OpenAI lanza los plugins de ChatGPT para acceder a información actualizada y servicios de terceros

OpenAI anunció el 23 de marzo de 2023 el soporte inicial para plugins en ChatGPT, herramientas que permiten al modelo acceder a información actualizada, ejecutar cálculos y usar servicios de terceros. Los primeros plugins fueron creados por Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, Shopify, Slack, Speak, Wolfram y Zapier, y OpenAI también aloja un navegador web y un intérprete de código. La empresa advirtió sobre nuevos riesgos de seguridad, como la inyección de prompts y el envío de correos fraudulentos, y detalló salvaguardas y un despliegue gradual del acceso.

Periodista: OpenAI

OpenAI descubre neuronas multimodales en redes neuronales artificiales

OpenAI anunció el descubrimiento de neuronas multimodales en CLIP, su sistema de visión de propósito general, que responden a un mismo concepto presentado de forma literal, simbólica o conceptual. El hallazgo, publicado junto a herramientas de interpretabilidad y los pesos de los modelos RN50x4 y RN101, ayuda a entender cómo CLIP clasifica imágenes y qué sesgos y asociaciones aprende. Los investigadores advierten sobre "ataques tipográficos" y asociaciones dañinas, como una neurona que vincula "Medio Oriente" con terrorismo.

Periodista: Gabriel Goh, Chelsea Voss, Daniela Amodei, Shan Carter, Michael Petrov, Justin Jay Wang, Nick Cammarata, Chris Olah

OpenAI entrena modelos de lenguaje para resumir textos con retroalimentación humana

OpenAI publicó un trabajo en el que aplicó aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana para entrenar modelos de lenguaje especializados en resumir textos. Su modelo de 1.300 millones de parámetros superó a uno de 12.000 millones entrenado solo con aprendizaje supervisado, y los resúmenes generados fueron preferidos por evaluadores humanos frente a los escritos por personas en el conjunto Reddit TL;DR. La técnica también se transfirió sin ajuste adicional a artículos de noticias de CNN/DailyMail, aunque los autores advierten limitaciones como sesgos, alto costo computacional y que el método no define por sí mismo qué comportamiento es deseable.

Periodista: Nisan Stiennon, Paul Christiano, Daniel Ziegler, Ryan Lowe, Jeffrey Wu, Chelsea Voss, Long Ouyang