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Imagen rojo verde azul modelo desventaja
Con
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Cecilia Garraffo describe cómo proporcionar contexto adicional a un modelo de lenguaje, incluyendo imágenes de diferentes partes del espectro coloreadas, mejora su rendimiento en el análisis de imágenes satelitales.
…o sea, uno necesita igual como necesita un científico: démosle las imágenes más relevantes para la pregunta que vamos a hacer y digámosle qué imágenes le estamos dando, qué frecuencia, cómo se obtuvieron, para qué sirven, démosle cuanto más contexto mejor. Pero démosle estas imágenes de otras partes del espectro pintadas con colores, no importa; démosle todas estas imágenes y el contexto y resulta que funciona bastante bien. Una cosa que es rara es que lo comparan con cómo funcionaría ese mismo modelo si solo le diéramos la imagen en rojo, verde y azul, bueno eso es un poco, me parece, está en desventaja, claro. Por eso es obvio que, claro, cuanta más información le des, mejor va a funcionar. Me parece un poco críptico en ese sentido: que no explica, habla de los otros modelos, pero no los muestra, no compara tan explícitamente. El artículo es ultra compacto. Sí, porque esos son los artículos; esto es un artículo, en inteligencia artificial y machine learning. Los artículos que más impacto tienen son los artículos que son proceedings de conferencias de machine learning importantes; es al revés que en física.…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo continúa explicando cómo los modelos de lenguaje más recientes y bimodales (que aceptan tanto texto como imágenes) están sorprendiendo al funcionar mejor en tareas específicas que aquellos diseñados específicamente para ello.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #16modelos bimodales texto imágenesmodelos grandes tareas específicasentrenamiento modelos lenguaje máximo…manera, es muy difícil interpretarlos Entonces empezamos a desarrollar modelos mucho más específicos, fuimos de esto tan grande a modelos específicamente para astronomía, para ciencias de la atmósfera Bueno, pero ahora con los modelos más nuevos del lenguaje que además, como decía antes, son multimodales, al menos son bimodales, aceptan también imágenes, texto de imágenes, estamos viendo algo que nos sorprende un montón, que es que los modelos más grandes funcionan mejor para tareas específicas que los modelos que fueron construidos específicamente para esa tarea. A ver, uno podría decir, ok, porque los estás armando mal los modelos, ¿no? El que construyó quién puede ser el problema de la gente que los construye Claro, uno podría decir, bueno, es que vos sos el que entrena esto como el culo, digamos, ¿no? Claro, no me lo pongas como esta es la capacidad máxima de la que podemos llegar Bueno, pero uno podría decir, bueno, pero como estoy entrenando de la misma manera Algo para otra cosa, el problema no es en la forma de entrenar, digamos, uno podría usar algo así. Más aún, podés tomar un modelo, hacerlo como se llama un fine tuning para algo, especializarlo en una tarea y después tomar un modelo más grande que no sabe…
Cecilia Garraffo explica cómo la adición de contexto a modelos de lenguaje permite superar a aquellos entrenados con grandes volúmenes de datos satelitales.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #3 · Palabras #2imágenes satelitales tres canalescolores rojo verde azulmodelos lenguaje contexto garraffo…vos tomas un modelo de lenguaje entrenado con ninguna imagen satelital más que las que uno encuentra en internet que son despreciables comparadas con el volumen de datos en los que se entrenan estos modelos y le das contexto, lo importante acá es el contexto. Si le das contexto, si le decís: tengo estas imágenes satelitales que en realidad son, tienen, en vez de tener como todos los modelos de estos entrenados que uno usa de imágenes, tienen tres canales, se llaman rojo, verde y azul. Que con esos tres colores, por más que nunca entendí por qué no son los colores primarios, pero bueno, uno puede hacer todos los colores entonces es todo lo que necesitas para una imagen en espectro visible de alguna manera. entonces la gente empezó a agregar canales para estos cubos espectrales, lo que quiere decir tener un cubo espectral y este tipo de observaciones es tener una imagen pero en un montón de colores, no solo esos tres, sino colores fuera del rango visible de lo…
Cecilia Garraffo describe cómo proporcionar contexto adicional a un modelo de lenguaje, incluyendo imágenes de diferentes partes del espectro coloreadas, mejora su rendimiento en el análisis de imágenes satelitales.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1imágenes espectro coloreadas análisis satelitalmodelo lenguaje contexto imágenes satelitalesimagen rojo verde azul modelo desventajamás información mejor funcionamiento modelos lenguaje…o sea, uno necesita igual como necesita un científico: démosle las imágenes más relevantes para la pregunta que vamos a hacer y digámosle qué imágenes le estamos dando, qué frecuencia, cómo se obtuvieron, para qué sirven, démosle cuanto más contexto mejor. Pero démosle estas imágenes de otras partes del espectro pintadas con colores, no importa; démosle todas estas imágenes y el contexto y resulta que funciona bastante bien. Una cosa que es rara es que lo comparan con cómo funcionaría ese mismo modelo si solo le diéramos la imagen en rojo, verde y azul, bueno eso es un poco, me parece, está en desventaja, claro. Por eso es obvio que, claro, cuanta más información le des, mejor va a funcionar. Me parece un poco críptico en ese sentido: que no explica, habla de los otros modelos, pero no los muestra, no compara tan explícitamente. El artículo es ultra compacto. Sí, porque esos son los artículos; esto es un artículo, en inteligencia artificial y machine learning. Los artículos que más impacto tienen son los artículos que son proceedings de conferencias de machine learning importantes; es al revés que en física.…
Juan Carlos Gil comenta sobre un artículo en el que se generan imágenes falsas a color mediante modelos multimodales, combinando diferentes bandas de frecuencias y añadiendo una descripción textual.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #2imágenes falsas color modelo multimodalfrecuencias infrarrojo rgb entrenamientobandas frecuencias descripción textualpseudoimagen sensible al aguamaxwell infrarrojos reflexión aguageneración imágenes falsas modelos multimodalespiscina representación imagen multimodal…el conjunto de entrenamiento. Pero a pesar de ello, este modelo de lenguaje probablemente ha recibido cantidad de libros de astrofísica y conoce una serie de cosas de astrofísica que probablemente la mayoría de los que estamos aquí no tenemos ni idea. Lo más Divertido del artículo en mi opinión es que se generan estas imágenes en falso color, porque es lo que el modelo multimodal ha sido entrenado: RGB a partir de frecuencias de infrarrojo o lo que sea, combinando varias bandas y se le suplementa la pseudoimagen con una descripción textual en el contexto de: te voy a dar una imagen que no es una imagen real, es una combinación de la banda no sé qué que es sensible al agua, se le describe con el contexto, eso mola un montón. Me imagino ahí a un diablillo de Maxwell, ¿no? Oyendo, así que me has hecho esto mezclando el infrarrojo con la reflexión del agua Pues esto de aquí no es un bosque, sino que es una piscina Que, bueno, es fascinante Sí, sí, es fascinante que lo logren hacer y que no sepamos cómo lo está haciendo Lo más fascinante ahora mismo es que no tenemos ni idea por qué funcionan, pero funcionan de escándalo Pero no sé nada de todo esto; pero una cosa que me parece fascinante de esto es que encontramos funciones en estas máquinas que nos parecen, no entendemos bien por qué funcionan, pero que no son tan lejanas cuando hacemos una cierta introspección acerca del…
Francis Villatoro interrumpe a Gastón Giribet para comentar sobre la dificultad de los modelos de imagen y cómo estos no han sido entrenados en operaciones matemáticas básicas como suma, resta o cálculo integral.
Habla: Francis VillatoroSignificado #6modelos imagen sin cálculo integralfrancis villatoro modelos de imagenoperaciones matemáticas básicas modelos…pero creo que lo que decían era: un humano podría decir que esto, un médico no lo hubiera dicho nunca. Ah, ok, eso distinto. Ingenuos, pero no humanos. Pero capaz porque es otro tipo de conocimiento. Conocimiento, se te rompió el hueso de la tercera mano. Claro, bueno, que de hecho, ¿no? Los modelos de imagen son las cosas más difíciles, pero por ejemplo, sí, perdón, ¿qué ibas a decir, Francis? No iba a decir, Gastón, que lo que te ocurre es que estos modelos nadie les ha enseñado a sumar, ni a restar, ni a dividir, ni a calcular una integral. Solo le han enseñado libros llenos de integrales y de operaciones. Entonces, cuando tú le pides que haga algo con ese tipo de matemática muy avanzada, mientras va copiando lo difícil del libro, lo va haciendo muy bien, porque va copiando lo que aprendió. Pero en el momento en el que tiene que hacer una pequeña modificación…