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OpenAI NewsOpenAI: 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 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.
- Alec Radford
- Jeffrey Wu
- Dario Amodei
- Daniella Amodei
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- Amanda Askell
- David Lansky
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