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OpenAI NewsOpenAI 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.
- Sandhini Agarwal
- Ilge Akkaya
- Valerie Balcom
- Mo Bavarian
- Gabriel Bernadett-Shapiro
- Greg Brockman
- Miles Brundage
- Jeff Chan
- Fotis Chantzis
- Noah Deutsch
- Brydon Eastman
- Atty Eleti
- Niko Felix
- Simón Posada Fishman
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- Jacob Hilton
- Xin Hu
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- Wojciech Zaremba
- Shengjia Zhao
- Will Zhuk
- Barret Zoph
OpenAI presenta InstructGPT, modelos de lenguaje alineados para seguir instrucciones
OpenAI presentó InstructGPT, modelos de lenguaje entrenados con aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) que siguen mejor las instrucciones del usuario que GPT-3, con mayor veracidad y menor toxicidad. Los etiquetadores prefirieron las salidas del modelo de 1.3B parámetros sobre las de GPT-3 de 175B, y estos modelos pasaron a ser los predeterminados en la API. La empresa reconoce limitaciones: aún generan contenido tóxico o sesgado, inventan hechos y están sesgados hacia valores culturales angloparlantes.
- Ryan Lowe
- Jan Leike
- Long Ouyang
- Jeff Wu
- Roger Jiang
- Diogo Almeida
- Carroll Wainwright
- Pamela Mishkin
- Chong Zhang
- Sandhini Agarwal
- Katarina Slama
- Alex Ray
- John Schulman
- Jacob Hilton
- Fraser Kelton
- Luke Miller
- Maddie Simens
- Amanda Askell
- Peter Welinder
- Paul Christiano
- Steve Dowling
- Hannah Wong
- Elie Georges
- Alper Ercetin
- Jared Salzano
- Allan Diego
- Justin Jay Wang
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.