Ivar_Gilde
Doctor en Sidas Aplicadas
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OpenAI es sin ánimo de lucro, pero detrás está el demoño:
Elon Musk y Microsoft.
Tiembla Google.
Elon Musk y Microsoft.
Tiembla Google.
Google hace sonar una alarma de "código rojo" por temor a que ChatGPT pudiera jorobarles el negocio de búsqueda, según NY Times
- Autor del tema Lovecraf
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Elon Musk
Curiosa alianza. Los globalistas. Me extrañaba que el dinero viejo no contratacara a los novatos de Silicon Valley.
jjojjjojoojjo..... fin del hilo y de la guano esa de bot inteligente jajaaj
rascachapas
Madmaxista
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CharoIA
ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
Si no recuerdo mal, los modelos de la familia GPT (Generative Pre-trained Transformer, un tipo de red neuronal profunda que usa capas de atención) los desarrolló, al menos los más famosos, OpenAI, que es de Elon Musk.
La otra familia de transformers que compite con ellos en problemas de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) es la de los BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google.
Hay más, pero los conocidos y abiertos son esos.
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Visilleras
de Complutum
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Pues no sé que puede temer Google.
Llevo semanas usando OpenIA y es floja de agallas.
No hay más que preguntarle cualquier no demasiado "popular", como historia antigua de la India, para darde cuenta de que comete defecadas estrepitosas.
De hecho pone fuentes como le sale de los agallas
Llevo semanas usando OpenIA y es floja de agallas.
No hay más que preguntarle cualquier no demasiado "popular", como historia antigua de la India, para darde cuenta de que comete defecadas estrepitosas.
De hecho pone fuentes como le sale de los agallas
ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
No deja de ser un modelo de Aprendizaje Automático que aprende sólo lo que ve y a duras penas. Tampoco se puede esperar que haga extrapolaciones muy elaboradas. Seguramente si le preguntas de temas muy específicos le pilles en muchas. La habrán entrenado con una cantidad brutal de texto (la Wikipedia, millones de textos de Internet, y tal) pero no cosas extremadamente especializadas.
Por muy grandes que sean estos bichos y muy rápido que estén avanzando ahora, todavía están lejos de lo que sería un cerebro humano en cuanto a número de parámetros internos. Eso dejando de lado que a lo mejor hay diferencias cualitativas y no sólo cuantitativas entre una cosa y otra. Y un humano recibe muchísima más información a lo largo de su vida y no únicamente como texto.
Es que el punto no es ese.
Es a la velocidad a la que avanza
Hay ahora millones de personas probandolo e interactuando. Esos problemas se iran puliendo poco a poco
Burrocracia
Madmaxista
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Pero como va , es via web ? tienes que descargarte algo ?
ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
Sí, avanza muy rápido y cada vez más. Pero sigo diciendo lo mismo, todavía no tiene la capacidad de aprendizaje que tiene un cerebro humano. Y no sólo ya porque el número de parámetros que tienen estos modelos es menor que el número de neuronas de un cerebro, es que realmente tampoco sabemos si hay más diferencias aparte del número de parámetros.
Las redes neuronales son aproximadores universales y en teoría pueden aprender casi cualquier cosa, pero hay que ser realistas.
Con lo que sí que se ha ganado mucho en los últimos años es con el preentrenamiento y la reutilización de modelos. Es una salvajada lo que cuesta entrenar un bicho de esos y así se ahorra mucho y los puede usar cualquiera ya preentrenados. Ahí está una de las principales claves de los últimos avances.
Visilleras
de Complutum
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Claro, lo que ha sorprendido a la gente (sobre todo a los periodistas) que no han visto una IA en su vida es la "rapidez".
Y es en cierta forma normal
"Aybaaa machooo ke le he preguntaoo ke cuantos goles ha marcao mi equipo y me los ha dicho todos!"
"Aybaaa ke le he dicho que me escriba una redazion de 300 palabras pa un trabajo de una optativa, y me lo ha echooo"
Claro, y a toda leche. Pero no es más que eso, un modelo de aprendizaje.
Nada mejor que verlo con unos ejemplos "ad-hoc" (y con WOKISMO incluido!!)
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Luego la cosa mejora por momentos...
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ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
Las redes neuronales artificiales tienen una propiedad muy interesante, y es que el tiempo que tardan en generar su salida es constante y depende de la arquitectura interna del modelo, no de si se ha entrenado con más o menos datos. Hay otros modelos de Aprendizaje Automático que no tienen esa propiedad y tardan barbaridades en generar predicciones si se han entrenado con demasiados datos, por lo que no se pueden usar en muchas tareas en tiempo real.
Lo del pogre, pues evidentemente el modelo va a soltar paridas pogre si ha mamado una mayoría de texto escrito por puro pogre de guano. Lo raro sería que soltase cosas que no ha leído.
También da por seguro que han "tuneado" el modelo metiéndole "disclaimers pogre antirasssisssstas" en grandes cantidades para evitar que suelte nada inconveniente. Sobremuestreo brutal de textos pogre y submuestreo brutal de textos realistas.
Visilleras
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Y asi nos podemos pasar el día entero...
Visilleras
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Habrá mucha gente que diga
¿Y ennntonces? ¿¿paquevale la cosa esaaa? Joeeemachooo
Pues mire usted, para generar textos cortos para SEO es cojinuda.
EJEMPLO
Y aquí la contestación del puñetero...
Y aquí al final se gripa, que es algo que le pasa mucho
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ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
Y muchas otras cosas. Pero probablemente lo más útil no es el texto de salida que producen estos modelos, sino las representaciones de los textos de entrada que generan internamente en forma de vectores numéricos. Hay muchas aplicaciones para esas representaciones.
La cantidad de problemas de NLP que se pueden resolver hoy en día con estos cacharros es bastante grande.
Visilleras
de Complutum
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Coincido, pero eso ya es a nivel profesional, y más complejo.
Derroiciones Calopez [...] conocida por su atención al cliente y su proceso de solicitud simple y sin complicaciones.
Sí, de solicitud de IPs.
ShellShock
Rojos descendientes de la grandísima fruta
A nivel de usuario doméstico, ahora mismo me vienen a la cabeza: chatbot (la configuración que estás probando), traductor (el modelo -sus partes "encoder" y "decoder"- tendría que estar entrenado para los distintos lenguajes entre los que se quisiera traducir), resumen de textos, identificación de entidades (lo que se llama NER, vamos), análisis de sentimientos.
Y hay más que seguro que me estoy dejando.
No lo he visto, pero buen truño le habrá generado.
No hacen magia, estos modelos.
No sé si alguno habréis probado el CoPilot de GitHub. Básicamente es un modelo de lenguaje del estilo de estos dedicado a hacer sugerencias de código al programador. Bueno, como ayuda y para generarte código rápido que te ahorra trabajo y sobre todo buscar en StackOverflow está bien, pero todo el código que te tira lo tienes que revisar y modificar. TODO. No hace el trabajo de un programador tal cual. Te pega cachos de código de otros programadores que tienen que ver con lo que tú has escrito antes.
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