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OpenAI 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: 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.