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Reventar el modelo OpenAI
Con
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Borja Tosar plantea un escenario hipotético sobre OpenAI y Antropic, sugiriendo que estas empresas podrían haber abordado los problemas del milenio de manera diferente: en lugar de intentar 'reventar' el modelo, podrían haberle pedido que generara una visión general completa.
…con la primera pregunta y no hemos de peor la barbaridad. Yo tenía una pregunta sobre la pregunta para Francis y Gastón porque escuchando el programa de la semana pasada es con respecto a esto, ¿no? Claro, yo lo que pensaba es que igual la inteligencia. Artificial, cuando la gente de OpenAI dijeron: bueno, tenemos que resolver un problema del milenio sí o sí porque estamos aquí calientes, ¿que está Antropic detrás? Es verdad que hicieron todo lo posible para reventar el problema, para atacar el problema. Pero podrían conseguir la perspectiva, podrían decir: vamos a entrenar el modelo para tener la perspectiva y generar las ramas, como decía Crespo. Porque ellos dijeron: no, no, esto hay que reventar el modelo, pero podrían decir: vamos a pedirle al modelo que haga todo el landscape que estamos diciendo o podrá algún tiempo; o sea, el problema de la tomografía. en aprendizaje profundo es decir es el problema equivalente en neurociencia a la tomografía del encéfalo que es lo que hemos estado hablando con Gastón El tema de usar herramientas como la imagen por referencia magnética funcional para saber qué partes se…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro aborda el debate sobre la creatividad matemática de los modelos de lenguaje, específicamente refiriéndose a las demostraciones realizadas por agentes de OpenAI.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11 · Palabras #12creatividad matemática modelos lenguajeagentes openai demostraciones matemáticassesgo creatividad humana inteligencia artificialmatemáticos españoles idea existenteanálisis profundo alternativas openai…estimular y no permitir abrir nuevos campos. El mismo hecho de la investigación es muy preocupante. ¿Qué opinan? Quizás Francis es el matemático más formal de la sala, podemos empezar por ti y luego si quieres seguimos haciendo ronda por el resto de la mesa. Posta ya en varias ocasiones sobre el tema de la creatividad matemática de los modelos de lenguaje, de las inteligencias artificiales que actúan como agentes para hacer demostraciones. Esto es una cosa que hay gente que la pone en duda; hay gente que dice: “no, es que tú tienes un sesgo hacia la creatividad humana”. Pero en rigor, si tú analizas la demostración que ha logrado estas inteligencias artificiales colaborando entre ellas de OpenAI, en rigor lo que ha hecho es coger una idea ya existente, que es la idea de los dos matemáticos españoles y explotarla y estrujarla y hacer un análisis no es de fuerza bruta pero es un análisis bastante profundo de muchísimas posibles alternativas pero basándose siempre en esa idea. Si tú miras realmente qué creatividad tiene la nueva solución, pues te encuentras con una creatividad relativamente muy ridícula, porque puedes tracear todas las nuevas ideas aparentes que aparecen en la demostración, porque el problema que tiene la…
Borja Tosar plantea un escenario hipotético sobre OpenAI y Antropic, sugiriendo que estas empresas podrían haber abordado los problemas del milenio de manera diferente: en lugar de intentar 'reventar' el modelo, podrían haberle pedido que generara una visión general completa.
Habla: Borja TosarSignificado #1 · Palabras #1openai y antropic problemas del mileniomodelo generar visión general completaentrenar modelo perspectiva cresporeventar el modelo openaiproblema de la tomografía…con la primera pregunta y no hemos de peor la barbaridad. Yo tenía una pregunta sobre la pregunta para Francis y Gastón porque escuchando el programa de la semana pasada es con respecto a esto, ¿no? Claro, yo lo que pensaba es que igual la inteligencia. Artificial, cuando la gente de OpenAI dijeron: bueno, tenemos que resolver un problema del milenio sí o sí porque estamos aquí calientes, ¿que está Antropic detrás? Es verdad que hicieron todo lo posible para reventar el problema, para atacar el problema. Pero podrían conseguir la perspectiva, podrían decir: vamos a entrenar el modelo para tener la perspectiva y generar las ramas, como decía Crespo. Porque ellos dijeron: no, no, esto hay que reventar el modelo, pero podrían decir: vamos a pedirle al modelo que haga todo el landscape que estamos diciendo o podrá algún tiempo; o sea, el problema de la tomografía. en aprendizaje profundo es decir es el problema equivalente en neurociencia a la tomografía del encéfalo que es lo que hemos estado hablando con Gastón El tema de usar herramientas como la imagen por referencia magnética funcional para saber qué partes se…