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OpenAI NewsOpenAI presenta las estrategias de evolución como alternativa escalable al aprendizaje por refuerzo
OpenAI publicó una investigación que muestra que las estrategias de evolución (ES), una técnica de optimización de caja negra conocida desde hace décadas, igualan el rendimiento del aprendizaje por refuerzo en benchmarks como Atari y MuJoCo. ES es más simple de implementar, no requiere retropropagación, es más fácil de escalar en entornos distribuidos y tolera recompensas dispersas. Con 1.440 núcleos en 80 máquinas entrenaron un humanoide 3D de MuJoCo en 10 minutos, frente a las 10 horas de A3C en 32 núcleos.
OpenAI detalla su infraestructura para el aprendizaje profundo y libera un gestor de escalado para Kubernetes
OpenAI publicó un artículo en el que describe cómo avanza la investigación en aprendizaje profundo y las decisiones de infraestructura que adoptó para sostenerla, desde el prototipado rápido hasta el entrenamiento a gran escala en múltiples GPUs. La empresa detalla su uso de Python, TensorFlow, Terraform, Chef, Packer y Kubernetes sobre AWS y servidores físicos con GPUs Titan X. Además, anunció la liberación de kubernetes-ec2-autoscaler, un gestor de escalado optimizado para lotes que aprovisiona y drena nodos automáticamente y puede desbordar a una región secundaria de AWS.
OpenAI presenta cuatro proyectos sobre modelos generativos de aprendizaje automático
OpenAI publicó un informe sobre modelos generativos, una rama del aprendizaje no supervisado que busca que las computadoras comprendan el mundo generando datos similares a los reales. El texto explica el funcionamiento de las GAN, los autoencoders variacionales y los modelos autorregresivos, y presenta cuatro proyectos propios: mejoras en GAN, mejoras en VAE con flujo autorregresivo inverso, InfoGAN y exploración por curiosidad con VIME. También menciona aplicaciones futuras como arte generado, eliminación de ruido, superresolución y aprendizaje por imitación.