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2 resultados para «Nikolas Tezak»
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OpenAI NewsTécnicas para entrenar grandes redes neuronales
OpenAI publicó un artículo técnico que describe las principales técnicas para paralelizar el entrenamiento de grandes redes neuronales sobre clústeres de GPUs. Se explican el paralelismo de datos, de pipeline, de tensores y la mezcla de expertos, junto con estrategias de ahorro de memoria como el checkpointing, la precisión mixta y el offloading. El texto destaca que estas técnicas permiten escalar modelos a cientos de miles de millones o billones de parámetros.
OpenAI entrena una mano robótica para resolver el cubo de Rubik
OpenAI entrenó un par de redes neuronales para resolver el cubo de Rubik con una mano robótica similar a la humana, usando aprendizaje por refuerzo y una técnica llamada Aleatorización Automática de Dominio (ADR). El sistema, entrenado íntegramente en simulación, logra resolver el cubo el 60% de las veces y solo el 20% en desórdenes de máxima dificultad. El avance muestra que el aprendizaje por refuerzo puede resolver problemas del mundo físico que requieren gran destreza.
- Ilge Akkaya
- Marcin Andrychowicz
- Maciek Chociej
- Mateusz Litwin
- Bob McGrew
- Arthur Petron
- Alex Paino
- Matthias Plappert
- Glenn Powell
- Raphael Ribas
- Jonas Schneider
- Nikolas Tezak
- Jerry Tworek
- Peter Welinder
- Lilian Weng
- Qiming Yuan
- Wojciech Zaremba
- Lei Zhang
- Eric Haines
- Peter Jordan
- Yvette Solis
- Brooke Chan
- Ashley Pilipiszyn
- Justin Jay Wang
- Ben Barry