Can Sakana AI’s The AI Scientist Replace Einstein?
Last Updated on agosto 13, 2024 8:47 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 13, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs Can Sakana AI’s The AI Scientist Replace Einstein? – Key Notes Self-Sufficient Research: The AI Scientist automates the entire research lifecycle, from ideation to peer review, without human intervention. Cost-Effective: With each paper costing just $15, The AI Scientist democratizes research, making it accessible and affordable. Ethical Concerns: Raises ethical issues such as increased reviewer workloads and potential misuse for unethical research. Ongoing Evolution: The AI Scientist is expected to evolve with improvements in LLMs and foundation models, possibly proposing paradigm-shifting ideas in the future. Introducing Sakana AI’s The AI Scientist One of the most ambitious challenges has been the creation of AI agents capable of conducting scientific research and uncovering new knowledge independently. While new models have already demonstrated their prowess in aiding human scientists through tasks like brainstorming ideas or writing code, they have hitherto required extensive manual supervision or have been constrained to specific tasks. However, a development by Sakana AI, in collaboration with esteemed institutions like the University of Oxford and the University of British Columbia, promises to redefine the boundaries of AI-driven scientific exploration. Introducing The AI Scientist Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating scientific research and open-ended discovery!https://t.co/8wVqIXVpZJ From ideation, writing code, running experiments and summarizing results, to writing entire papers and conducting peer-review, The AI… pic.twitter.com/SJuat9a2Uw — Sakana AI (@SakanaAILabs) August 13, 2024 Sakana AI has introduced The AI Scientist, a pioneering system that enables Foundation Models, such as Large Language Models (LLMs), to perform scientific research autonomously. This comprehensive solution automates the entire research lifecycle, from generating novel research ideas and writing necessary code to executing experiments, summarizing results, visualizing data, and presenting findings in a full scientific manuscript. The AI Scientist not only streamlines the research process but also incorporates an automated peer review mechanism to evaluate generated papers, provide feedback, and iteratively improve results. This self-sustaining loop mimics the human scientific community, fostering a continuous cycle of knowledge expansion and refinement. Diverse Explorations Idea handling process of Sakana AI’s The AI Scientist Source In its inaugural demonstration, The AI Scientist has ventured into diverse subfields within machine learning research, uncovering novel contributions in popular areas such as: Diffusion Models DualScale Diffusion: Adaptive Feature Balancing for Low-Dimensional Generative Models Multi-scale Grid Noise Adaptation: Enhancing Diffusion Models For Low-dimensional Data GAN-Enhanced Diffusion: Boosting Sample Quality and Diversity DualDiff: Enhancing Mode Capture in Low-dimensional Diffusion Models via Dual-expert Denoising Language Modeling StyleFusion: Adaptive Multi-style Generation in Character-Level Language Models Adaptive Learning Rates for Transformers via Q-Learning Grokking Unlocking Grokking: A Comparative Study of Weight Initialization Strategies in Transformer Models Grokking Accelerated: Layer-wise Learning Rates for Transformer Generalization Grokking Through Compression: Unveiling Sudden Generalization via Minimal Description Length Accelerating Mathematical Insight: Boosting Grokking Through Strategic Data Augmentation These diverse explorations showcase The AI Scientist’s ability to delve into various domains and uncover novel insights, pushing the boundaries of existing knowledge. Cost-Effective Innovation Remarkably, The AI Scientist is designed to be compute-efficient, with each idea implemented and developed into a full paper at an approximate cost of $15. While the current version may still exhibit occasional flaws (discussed later), this cost-effectiveness and the system’s promising potential illustrate its capacity to democratize research and significantly accelerate scientific progress. Automated Peer Review A key aspect of The AI Scientist is the development of an automated LLM-powered reviewer, capable of evaluating generated papers with near-human accuracy. The generated reviews can be used to either improve the current project or as feedback for future generations of open-ended ideation, enabling a continuous feedback loop that allows The AI Scientist to iteratively enhance its research output. Overcoming Limitations While The AI Scientist represents a significant stride forward, it is not without its limitations. Currently, it lacks vision capabilities, preventing it from fixing visual issues within the paper or interpreting plots effectively. Additionally, it may incorrectly implement ideas or make unfair comparisons to baselines, leading to potentially misleading results. The AI Scientist can also struggle with tasks like comparing numerical magnitudes, a known pathology with LLMs. “Rarely, The A I Sc ient ist can hallucinate entire results. For example, an early version of our writing prompt told it to always include confidence intervals and ablation studies.” Sakana AI stated. To mitigate these challenges, Sakana AI plans to incorporate multi-modal foundation models and leverage the continuous improvement of underlying LLMs in terms of capability and affordability. Ethical Considerations As with any disruptive technology, The AI Scientist raises ethical concerns that must be addressed. The ability to automatically generate and submit papers to venues may significantly increase reviewer workload and strain the academic process, potentially obstructing scientific quality control. Furthermore, the Automated Reviewer, if deployed online by reviewers, may significantly lower review quality and impose undesirable biases on papers. To maintain transparency, Sakana AI believes that papers and reviews that are substantially AI-generated must be clearly marked as such. Additionally, there is a potential for misuse, as The AI Scientist could be deployed to conduct unethical research or inadvertently create dangerous materials or software. The machine learning community must prioritize aligning such systems with ethical values to ensure they explore in a safe and responsible manner. Open Models and Accessibility The AI Scientist Scores on different LLMs like Sonnet 3.5 or Llama 3.1 Source In this project, Sakana AI explored both proprietary frontier LLMs, such as GPT-4o and Sonnet, as well as open models like DeepSeek and Llama-3. While proprietary models currently produce the highest quality papers, there is no fundamental reason to expect a single model to maintain its lead indefinitely. As frontier LLMs continue to improve, Sakana AI aims to leverage open models, which offer significant benefits such as lower costs, guaranteed availability, greater transparency, and flexibility. The company envisions using The AI Scientist’s proposed discovery process to produce self-improving AI research in a closed-loop system using open models. The Evolving Role of
Adiós a la IA por turnos: hola al modelo lingüístico que escucha mientras habla
Last Updated on agosto 12, 2024 1:06 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 12, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs Adiós a la IA por turnos: hola al modelo lingüístico que escucha mientras habla – Notas clave El Listening-While-Speaking Language Model (LSLM) integra la escucha y el habla en tiempo real, eliminando las limitaciones de los sistemas de diálogo por turnos. Desarrollado por la Universidad Jiao Tong de Shanghai y ByteDance, LSLM utiliza una arquitectura de doble canal que combina un TTS basado en tokens y un codificador SSL de streaming. LSLM gestiona eficazmente las interrupciones y el ruido de fondo, demostrando robustez y sensibilidad en diversos entornos experimentales. La estrategia de fusión intermedia optimiza la interacción fusionando los canales de escucha y habla en cada bloque Transformer, lo que garantiza una experiencia de diálogo sin fisuras. Introducción En el panorama de la interacción persona-ordenador (HCI), la búsqueda de una comunicación más natural e intuitiva ha sido una fuerza impulsora de los avances tecnológicos. Como forma fundamental de interacción humana, el diálogo ha sido durante mucho tiempo el santo grial de los sistemas de IA conversacional. Los recientes avances en los modelos del lenguaje del habla (SLM) han mejorado indudablemente las capacidades de la IA conversacional basada en el habla, pero estos sistemas han seguido limitados por su naturaleza basada en turnos, careciendo de la capacidad de participar en interacciones ininterrumpidas en tiempo real. Esta limitación ha suscitado un renovado interés por explorar el modelado dúplex completo (FDM) en los modelos interactivos del lenguaje del habla (iSLM), con investigadores que buscan desbloquear la capacidad por excelencia de interrupción y comunicación fluida de ida y vuelta. En medio de esta búsqueda, ha surgido una nueva innovación: el modelo lingüístico de escucha mientras se habla (Listening-While-Speaking Language Model, LSLM), un sistema integral diseñado para actualizar la forma de conversar entre humanos y máquinas. Las limitaciones de los sistemas de diálogo por turnos https://www.nowadais.com/wp-content/uploads/2024/08/Goodbye-Turn-Based-AI-Hello-Listening-While-Speaking-Language-Model.mp4 Los modelos tradicionales de habla y lenguaje se han basado normalmente en un enfoque por turnos, en el que la escucha y el habla se producen en fases aisladas. Esta estructura en silos, que a menudo implica módulos separados de reconocimiento automático del habla (ASR) y de conversión de texto en habla (TTS), ha dado lugar a problemas de latencia inherentes y a una incapacidad para gestionar eficazmente las interrupciones en tiempo real. Modelos notables como SpeechGPT y LauraGPT han ampliado los límites de la IA conversacional, pero siguen limitados a estos paradigmas basados en turnos, sin proporcionar la interacción fluida necesaria para un diálogo humano-ordenador verdaderamente natural. El nacimiento de LSLM: un puente en la interacción en tiempo real Reconociendo la necesidad de una experiencia conversacional más fluida y receptiva, un equipo de investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghai y ByteDance introdujo el modelo de lenguaje de escucha mientras se habla (Listening-While-Speaking Language Model, LSLM). Este modelo pretende superar las limitaciones de los sistemas por turnos integrando las capacidades de escucha y habla en una única arquitectura integral. El enfoque de doble canal de LSLM El diseño exclusivo del LSLM gira en torno a su arquitectura de doble canal, que combina un TTS basado sólo en decodificador de tokens para la generación del habla y un codificador de aprendizaje autosupervisado (SSL) para la entrada de audio en tiempo real. Este enfoque permite al modelo fusionar los canales de escucha y habla, lo que le permite detectar la toma de turnos en tiempo real y responder dinámicamente a la entrada del usuario. El canal del habla: TTS autorregresivo basado en fichas A diferencia de los modelos anteriores, que se basaban en enfoques autorregresivos y no autorregresivos, el LSLM simplifica el proceso de generación del habla utilizando un sistema TTS basado en fichas. Esta configuración permite al modelo centrarse más en la información semántica, mejorando la claridad y relevancia de sus respuestas y mejorando la interacción en tiempo real al eliminar la necesidad de un amplio preprocesamiento antes de la síntesis del habla. El canal de escucha: Codificador SSL de streaming En el canal de escucha, el LSLM emplea un codificador SSL de flujo continuo para procesar las señales de audio entrantes. Este codificador convierte la entrada de audio en incrustaciones continuas, que luego se proyectan en un espacio que puede integrarse perfectamente con los tokens hablados. Esta integración garantiza que el modelo pueda aprovechar la información de ambos canales a lo largo del proceso de generación del habla. Estrategias de fusión: Equilibrio entre la interacción en tiempo real y la generación del habla Para optimizar la sinergia entre los canales de escucha y habla, los investigadores estudiaron tres estrategias de fusión: fusión temprana, fusión intermedia y fusión tardía. Tras una cuidadosa evaluación, la fusión intermedia resultó ser la más eficaz, ya que lograba un equilibrio óptimo entre la interacción en tiempo real y la capacidad de generación de voz. En el método de fusión intermedia, los canales de escucha y habla se fusionan en cada bloque Transformer, lo que permite al modelo aprovechar continuamente la información de ambos canales durante el proceso de generación del habla. Esta integración garantiza que el LSLM pueda manejar las interrupciones sin problemas y mantener un flujo de diálogo coherente y receptivo, adaptándose a las entradas del usuario en tiempo real. Evaluación del rendimiento de LSLM: Robustez y sensibilidad Las capacidades del LSLM se pusieron a prueba en dos escenarios experimentales: FDM basado en comandos y FDM basado en voz. En el escenario basado en órdenes, el modelo demostró su robustez frente al ruido de fondo, respondiendo eficazmente a órdenes específicas en medio de un entorno ruidoso. En el escenario basado en la voz, en cambio, se evaluó la sensibilidad del LSLM a las interrupciones de varios interlocutores, mostrando su capacidad para reconocer y adaptarse a nuevas voces e instrucciones. Los resultados de estos experimentos pusieron de manifiesto el impresionante rendimiento del LSLM, subrayando su potencial para revolucionar el campo de los modelos interactivos de habla y
YI-VL-34B: Redefinición de la IA multimodal en inglés y chino
Last Updated on agosto 8, 2024 1:32 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 8, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs YI-VL-34B: Redefinición de la IA multimodal en inglés y chino – Notas clave YI-VL-34B es un modelo lingüístico de visión bilingüe que destaca tanto en inglés como en chino, desarrollado por 01.AI. El modelo lidera las pruebas MMMU y CMMMU, mostrando un rendimiento sin igual en IA multimodal. YI-VL-34B es accesible a través de plataformas como Hugging Face, con recursos de código abierto para investigadores y desarrolladores. Yi-VL-34B Disponible Yi-VL-34B, el modelo de visión del lenguaje (VLM) de código abierto desarrollado por 01.AI, se ha convertido en la punta de lanza mundial en el campo de la inteligencia artificial multimodal. Este monstruo bilingüe, experto tanto en inglés como en chino, se ha asegurado el codiciado primer puesto entre todos los modelos de código abierto existentes en las pruebas MMMU (Multimodal Multidisciplinary Multilingual Understanding) y CMMMU (Chinese Multimodal Multidisciplinary Multilingual Understanding), en enero de 2024. Proeza multimodal pionera Yi-VL-34B es un pionero que inaugura una nueva era de inteligencia multimodal. Sus extraordinarias capacidades van mucho más allá de la mera comprensión de texto, permitiéndole interpretar y conversar a la perfección sobre información visual. Este innovador VLM puede comprender y analizar imágenes sin esfuerzo, extraer detalles intrincados y generar descripciones textuales perspicaces o participar en sesiones de preguntas visuales de varias rondas. Ingenio arquitectónico: El marco LLaVA En el núcleo de Yi-VL-34B se encuentra la ingeniosa arquitectura LLaVA (Large Language and Vision Assistant), una armoniosa fusión de tres componentes críticos: Transformador de Visión (ViT): Inicializado con el modelo CLIP ViT-H/14 de última generación, este componente se encarga de codificar la información visual con una precisión sin precedentes. Módulo de proyección: Diseñado para salvar la brecha entre las representaciones de imagen y texto, este intrincado módulo alinea las características visuales con el espacio de características textuales, garantizando una integración perfecta. Gran modelo lingüístico (LLM): La columna vertebral de la destreza lingüística de Yi-VL-34B, este componente se inicializa con el formidable modelo Yi-34B-Chat, famoso por sus excepcionales capacidades de comprensión y generación bilingües. Completo régimen de entrenamiento Para liberar todo el potencial de Yi-VL-34B, 01.AI empleó un riguroso proceso de entrenamiento en tres fases, meticulosamente diseñado para alinear la información visual y lingüística dentro del espacio semántico del modelo: Etapa 1: Los parámetros del ViT y del módulo de proyección se entrenaron utilizando una resolución de imagen de 224×224, aprovechando un enorme conjunto de datos de 100 millones de pares imagen-texto del corpus LAION-400M. El objetivo de esta etapa inicial era mejorar la comprensión visual del ViT y lograr una mejor alineación con el componente LLM. Fase 2: Se aumentó la resolución de la imagen a 448×448, lo que permitió afinar aún más los parámetros del ViT y del módulo de proyección. Esta etapa se centró en aumentar la capacidad del modelo para discernir detalles visuales intrincados, a partir de un conjunto de datos diverso de 25 millones de pares imagen-texto, incluidos LAION-400M, CLLaVA, LLaVAR, Flickr, VQAv2, RefCOCO y Visual7w, entre otros. Etapa 3: La etapa final consistió en afinar todo el modelo, sometiendo a entrenamiento todos los componentes (ViT, módulo de proyección y LLM). Este paso crucial tenía como objetivo mejorar la competencia de Yi-VL-34B en las interacciones de chat multimodales, permitiéndole integrar e interpretar a la perfección entradas visuales y lingüísticas. El conjunto de datos de entrenamiento comprendía aproximadamente un millón de pares imagen-texto de diversas fuentes, como GQA, VizWiz VQA, TextCaps, OCR-VQA, Visual Genome y LAION GPT4V, entre otras, con un límite en la contribución máxima de cada fuente para garantizar el equilibrio de los datos. Rendimiento sin precedentes: Supremacía en pruebas comparativas La destreza de Yi-VL-34B queda patente en su incomparable rendimiento en los últimos benchmarks, lo que consolida su posición como líder indiscutible entre los VLM de código abierto. En las pruebas MMMU y CMMMU, que abarcan una amplia gama de preguntas multimodales de múltiples disciplinas, Yi-VL-34B superó a todos los contendientes, estableciendo un nuevo estándar para la IA multimodal de código abierto. Comprensión visual Para ilustrar las extraordinarias capacidades de comprensión visual de Yi-VL-34B, 01.AI ha compartido una serie de ejemplos cautivadores que muestran la destreza del modelo en tareas de descripción detallada y respuesta a preguntas visuales. Estos ejemplos, disponibles tanto en inglés como en chino, sirven como testimonio de la capacidad del modelo para interpretar y conversar sobre intrincadas escenas visuales con notable fluidez y precisión. Aplicaciones diversas Con sus incomparables capacidades multimodales, Yi-VL-34B encierra un inmenso potencial para una amplia gama de aplicaciones, que abarcan campos tan diversos como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis multimedia. Desde el subtitulado de imágenes y la respuesta visual a preguntas hasta la comprensión de escenas y el razonamiento multimodal, este innovador VLM promete abrir nuevas fronteras en las soluciones basadas en IA. Accesibilidad y facilidad de uso Para fomentar la adopción y exploración generalizadas, 01.AI ha hecho que Yi-VL-34B esté disponible a través de varios canales, incluidas las conocidas plataformas Hugging Face, ModelScope y wisemodel. Ya sea usted un investigador experimentado, un científico de datos o un entusiasta de la IA, nunca ha sido tan cómodo acceder a Yi-VL-34B y experimentar con él. Requisitos de hardware y consideraciones sobre la implantación Para aprovechar todo el potencial de Yi-VL-34B, los usuarios deben cumplir unos requisitos de hardware específicos. Para obtener un rendimiento óptimo, 01.AI recomienda implantar el modelo en GPU de gama alta, como cuatro GPU NVIDIA RTX 4090 o una sola GPU A800 con 80 GB de VRAM. Es fundamental asegurarse de que el hardware cumple estas especificaciones para disfrutar al máximo de las capacidades del modelo. Colaboración de código abierto En consonancia con el espíritu de innovación de código abierto, 01.AI reconoce y expresa su gratitud a los desarrolladores y colaboradores de varios proyectos de código abierto que han desempeñado un papel fundamental en el desarrollo de Yi-VL-34B. Esto incluye la base de código LLaVA, OpenCLIP
FLUX.1 de Black Forest Labs: ¡ya está aquí tu asistente para convertir texto en imágenes!
Last Updated on agosto 9, 2024 8:13 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 9, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs FLUX.1 de Black Forest Labs: ¡ya está aquí tu asistente para convertir texto en imágenes! – Notas clave Flux 1 es una IA de texto a imagen de última generación desarrollada por Black Forest Labs, con tres versiones: [pro], [dev]y [schnell]. El modelo combina técnicas de transformador y difusión con innovaciones avanzadas como la coincidencia de flujo, ofreciendo una calidad de imagen y una diversidad superiores. Flux 1 promueve el desarrollo ético de la IA con estrictas directrices de uso y acceso de código abierto para fines de investigación y no comerciales. Introducción Black Forest Labs, una startup fundada por los creadores originales del célebre modelo Stable Diffusion, acaba de presentar su sorprendente suite de IA de texto a imagen, FLUX.1. “Hoy, como primer paso hacia este objetivo, lanzamos la suite FLUX.1 de modelos que amplían las fronteras de la síntesis de texto a imagen” Este lanzamiento histórico está llamado a encender una nueva era de creatividad, accesibilidad e innovación en el mundo de la IA generativa. El nacimiento de FLUX.1: Fusión de técnicas de vanguardia Hoy lanzamos el conjunto de modelos FLUX.1, que amplía las fronteras de la síntesis texto-imagen. Más información en https://t.co/49zTUK8Q5V pic.twitter.com/hmcKRIlizn – Black Forest Labs (@bfl_ml) 1 de agosto de 2024 Black Forest Labs, dirigido por un equipo de investigadores visionarios entre los que se incluyen Robin Rombach, Patrick Esser y Andreas Blattmann, ha aprovechado sus profundos conocimientos para crear FLUX.1. Este conjunto de modelos es el resultado de una armoniosa mezcla de técnicas de transformación y difusión, ampliada hasta la impresionante cifra de 12.000 millones de parámetros. Gracias a la incorporación de enfoques innovadores como el “flow matching”, FLUX.1 demuestra un notable nivel de rendimiento, superando incluso a modelos de la talla de Midjourney v6.0 y DALL-E 3 en aspectos como la calidad de imagen, la adherencia puntual y la diversidad de resultados. Un trío de potencias: FLUX.1 [pro], [dev]y [schnell] FLUX.1 se presenta en tres variantes distintas, cada una de ellas adaptada a las diversas necesidades de la comunidad de IA generativa. El modelo insignia, FLUX.1 [pro]ofrece un rendimiento de vanguardia y está disponible a través de la API de la empresa, destinada a aplicaciones comerciales. El modelo FLUX.1 [dev] de código abierto, se dirige a usuarios no comerciales y permite trabajar a investigadores, aficionados y profesionales creativos por igual. El trío se completa con la versión FLUX.1 [schnell]una iteración más rápida optimizada para el desarrollo local y el uso personal, publicada bajo licencia Apache 2.0. Desarrollo ético de la IA: Priorizar la responsabilidad Junto a su destreza técnica, Black Forest Labs ha puesto un gran énfasis en el desarrollo responsable de la IA. La empresa ha establecido estrictas directrices de uso, que prohíben utilizar su tecnología para generar información falsa, imágenes no consentidas o cualquier contenido que pueda perjudicar a personas o grupos. Es probable que este compromiso con el desarrollo ético de la IA sea objeto de un minucioso escrutinio a medida que FLUX.1 vaya ganando adeptos, lo que subraya la importancia de navegar por el despliegue responsable de los modelos generativos. Opciones arquitectónicas innovadoras Los modelos FLUX.1 no sólo impresionan por su rendimiento, sino también por sus innovaciones técnicas. La incorporación del “flow matching”, un método que generaliza los modelos de difusión, así como el uso de incrustaciones posicionales rotatorias y capas de atención paralelas, han contribuido a mejorar el rendimiento y la eficiencia del hardware de FLUX.1. Estas elecciones arquitectónicas han dado lugar a un importante salto adelante en calidad visual, adherencia puntual y diversidad de resultados. Ampliando horizontes: De texto a imagen a texto a vídeo Las ambiciones de Black Forest Labs van mucho más allá de la generación de texto a imagen. La empresa ha puesto sus miras en el desarrollo de sistemas avanzados de conversión de texto en vídeo, que podrían consolidar aún más su posición de líder en tecnología de medios generativos. El éxito de estos modelos de vídeo podría abrir nuevas posibilidades en ámbitos como la creación de contenidos digitales, la visualización científica e incluso la industria del entretenimiento. Democratización de potentes herramientas de IA El lanzamiento de FLUX.1 representa un hito importante en la democratización de potentes herramientas de IA. Al ofrecer variantes tanto de código cerrado como de código abierto, Black Forest Labs pone la tecnología de IA generativa de vanguardia al alcance de un amplio abanico de usuarios, desde entidades comerciales hasta creadores e investigadores individuales. Este enfoque tiene el potencial de remodelar la dinámica competitiva en la industria de la IA e influir en el debate actual sobre los modelos de desarrollo de código abierto frente a los de código cerrado. Financiación sustancial y asesores destacados La ambiciosa visión de Black Forest Labs está respaldada por importantes recursos financieros. La empresa ha cerrado recientemente una ronda de financiación Series Seed de 31 millones de dólares, liderada por la renombrada firma de capital riesgo Andreessen Horowitz (a16z), con inversiones adicionales de General Catalyst y MätchVC. “Estamos encantados de anunciar el cierre con éxito de nuestra ronda de financiación Series Seed de 31 millones de dólares. Esta ronda fue liderada por nuestro principal inversor, Andreessen Horowitz, incluyendo la notable participación de los inversores ángeles Brendan Iribe, Michael Ovitz, Garry Tan, Timo Aila y Vladlen Koltun y otros expertos de renombre en investigación de IA y creación de empresas.” – declararon. Capacitar a creativos y profesionales El impacto de FLUX.1 va mucho más allá de la comunidad de investigadores en IA. Diseñadores gráficos, artistas digitales y profesionales creativos pueden descubrir nuevas posibilidades en la capacidad del modelo para generar imágenes de alta calidad en una amplia gama de estilos y relaciones de aspecto. Además, la naturaleza abierta de FLUX.1 [dev] y [schnell] podría desencadenar una nueva ola de aplicaciones e integraciones en diversos sectores, transformando la forma en que creamos e interactuamos con los medios visuales. No dudes
Robot Figure 2 respaldado por OpenAI: Comienza la revolución de los humanoides con IA
Last Updated on agosto 7, 2024 8:40 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 7, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs Robot Figure 2 respaldado por OpenAI: Comienza la revolución de los humanoides impulsados por IA – Notas clave Figure 2 hace gala de una movilidad y destreza humanoides avanzadas, con potentes articulaciones y 16 grados de libertad en las manos. Equipado con una batería personalizada de 2,25 kWh, Figure 2 ofrece una mayor autonomía y es capaz de interactuar en conversaciones. El robot se utiliza en la industria manufacturera y tiene aplicaciones potenciales en sectores como la logística y el comercio minorista. El robot Figure 2 de Figur AI ya está a la venta Conoce a Figure 02: el hardware de IA más avanzado del mundo pic.twitter.com/OeFekIuxuA – Figure (@Figure_robot) 6 de agosto de 2024 Figure, una empresa pionera en robótica con inteligencia artificial respaldada por OpenAI, ha dado un gran paso hacia la realización del sueño de los robots humanoides inteligentes y ha presentado su segunda generación: el robot Figure 2. Esta creación de vanguardia representa un rediseño completo de la oferta inaugural de la empresa, con mejoras significativas en todos los aspectos de su hardware y software. Una fusión de destreza humana e inteligencia artificial de vanguardia Diseñado para emular la destreza y versatilidad de la forma humana, el robot Figure 2 combina a la perfección las capacidades de un cuerpo humanoide con el poder de la inteligencia artificial avanzada (IA). Su elegante exterior gris metalizado, complementado con revestimientos de tela estratégicamente colocados, no sólo desprende una estética futurista, sino que también oculta una gran cantidad de funciones innovadoras. Proeza informática sin precedentes En el núcleo del robot Figura 2 se encuentra una formidable potencia de cálculo. Esta maravilla, que triplica asombrosamente la capacidad de procesamiento y el rendimiento de inferencia de IA de su predecesor, permite ejecutar tareas de IA del mundo real con una autonomía y precisión sin precedentes. Una maravilla multisensorial Para navegar y comprender su entorno, el robot Figure 2 está equipado con un conjunto de seis cámaras RGB estratégicamente situadas alrededor de su estructura, incluidas dos integradas en su expresivo rostro animado de panel curvo. Este conjunto multisensorial, unido al modelo de lenguaje de visión patentado por Figure, dota al robot de la capacidad de percibir e interpretar su entorno, lo que facilita la toma de decisiones inteligentes y la ejecución de tareas. Movilidad y destreza inigualables La forma humanoide del robot Figure 2 demuestra su excepcional movilidad y destreza. Sus articulaciones, como las de los hombros, con un notable par de 50 Nm y una amplitud de movimiento de 148 grados, las de las rodillas, con un par de 150 Nm y una amplitud de 135 grados, y las de la cadera, con un par de 150 Nm y una amplitud de 195 grados, permiten movimientos fluidos y precisos similares a los de un ser humano. Además, las avanzadas manos del robot, con 16 grados de libertad y una fuerza equivalente a la humana, le permiten realizar una gran variedad de tareas complejas con una destreza y una precisión inigualables. Mayor autonomía y capacidad de conversación El robot Figure 2, que aborda una de las limitaciones críticas de su predecesor, cuenta con un vanguardista paquete de baterías personalizado de 2,25 kWh integrado en su torso. Esta innovadora fuente de energía proporciona más de un 50% más de energía, lo que amplía significativamente el tiempo de funcionamiento del robot y permite una funcionalidad autónoma prolongada. Además, el robot Figure 2 cuenta con altavoces y micrófonos integrados que facilitan las conversaciones cara a cara con los humanos. Gracias a los modelos de IA personalizados desarrollados en colaboración con OpenAI, esta capacidad de conversación abre nuevos campos de interacción entre humanos y robots, fomentando una conexión y un entendimiento más profundos entre ambas entidades. Forjar asociaciones para aplicaciones del mundo real Consciente del inmenso potencial de su creación, Figure ha forjado alianzas estratégicas con líderes del sector para explorar y validar las aplicaciones del robot Figure 2 en el mundo real. Una de estas colaboraciones es con el gigante automovilístico BMW, que ha desplegado el robot en sus instalaciones de fabricación para recopilar datos de inteligencia artificial y entrenarlo en casos de uso. Una visión para mejorar la productividad y la calidad de vida El objetivo global de Figure con el robot Figure 2 va más allá de la mera innovación tecnológica. La empresa imagina un futuro en el que estos robots humanoides avanzados no sólo aumenten la productividad y la eficiencia, sino que también contribuyan a mejorar la calidad de vida de los seres humanos. Al aliviar la carga de tareas arduas y peligrosas, el robot Figure 2 pretende que los trabajadores humanos puedan centrarse en tareas más creativas e intelectualmente estimulantes, fomentando una coexistencia armoniosa entre humanos y robots en la mano de obra mundial. Una potencia versátil para la fabricación y más allá Aunque el despliegue inicial del robot Figura 2 está dirigido a líneas de producción comercial y entornos de fabricación, su versatilidad y adaptabilidad son muy prometedoras para aplicaciones en diversos sectores. Desde la logística y el almacenamiento hasta el comercio minorista, esta maravilla humanoide dotada de inteligencia artificial está llamada a revolucionar la forma en que percibimos e interactuamos con los asistentes robóticos. Un vistazo al futuro de la robótica La presentación del robot Figure 2 marca un momento crucial en la evolución de la robótica y la inteligencia artificial. Al ver esta maravilla en acción, echamos un tentador vistazo a un futuro en el que los límites entre el ser humano y la máquina se difuminan, y en el que los robots inteligentes se integran perfectamente en nuestro mundo, aumentando nuestras capacidades y enriqueciendo nuestras vidas de formas que apenas podemos imaginar. Con el robot Figure 2, Figure AI no sólo ha establecido un nuevo punto de referencia en la robótica humanoide, sino que también ha encendido una chispa de inspiración, desafiándonos a
Generación rápida de activos 3D de Stability AI: Stable Fast 3D
Last Updated on agosto 5, 2024 12:00 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 4, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs Generación rápida de activos 3D de Stability AI: Stable Fast 3D – Notas clave Stable Fast 3D de Stability AI permite crear activos 3D de alta calidad a partir de una sola imagen en sólo 0,5 segundos. El modelo destaca en el renderizado de detalles intrincados y texturas realistas utilizando una sofisticada red de transformadores. Se puede acceder a Stable Fast 3D a través de la API, con recursos de código abierto disponibles en GitHub y Hugging Face. Presentación de Stable Fast 3D de Stability AI En el panorama en constante evolución de la tecnología 3D, la velocidad y la calidad han estado a menudo reñidas, obligando a los creadores a sacrificar una por la otra. Sin embargo, una innovación de Stability AI promete acabar con este antiguo dilema. Presentamos Stable Fast 3D, un modelo de vanguardia que permite a los usuarios generar activos 3D de alta fidelidad a partir de una sola imagen en un tiempo asombrosamente breve de tan solo 0,5 segundos. Esta nueva hazaña no sólo marca un nuevo hito en cuanto a eficiencia, sino que inaugura una nueva era de creación rápida de prototipos y exploración creativa en diversos sectores. La evolución de la generación rápida de activos 3D El viaje de Stability AI hacia Stable Fast 3D ha sido un testimonio de su compromiso inquebrantable con la superación de los límites de la IA generativa. Basándose en el éxito de su anterior colaboración TripoSR, la empresa se ha embarcado en una ambiciosa búsqueda para revolucionar el proceso de reconstrucción 3D. Gracias a una investigación y un desarrollo meticulosos, Stability AI ha introducido mejoras arquitectónicas y técnicas novedosas que permiten crear activos 3D de alta calidad con una velocidad y una precisión sin precedentes. Libera el poder de Stable Fast 3D https://www.nowadais.com/wp-content/uploads/2024/08/Stable-Fast-3D-introducing-video-by-Stability-AI.mp4 En el núcleo de Stable Fast 3D se encuentra una sofisticada red de transformadores que genera triplanos de alta resolución -representaciones volumétricas en 3D- a partir de una única imagen de entrada. Este innovador enfoque no sólo capta los detalles más intrincados, sino que también mitiga los artefactos de aliasing, garantizando un resultado perfecto y visualmente impresionante. Además, la eficacia del modelo a la hora de manejar resoluciones mayores minimiza la complejidad computacional, lo que contribuye aún más a su notable rapidez. Una solución polifacética para la creación de activos 3D Las capacidades de Stable Fast 3D van mucho más allá de la mera generación de mallas. A través de una ingeniosa combinación de técnicas, el modelo aborda los retos habituales de la reconstrucción 3D rápida al tiempo que mejora la calidad de los resultados. Una característica notable es la capacidad del modelo para estimar las propiedades del material y la iluminación, lo que permite predecir los valores globales de metal y rugosidad mediante un novedoso método probabilístico. Este enfoque innovador no sólo mejora la calidad y la coherencia de las imágenes, sino que también facilita la integración perfecta de los activos generados en diversos entornos de renderizado. Agilización del proceso creativo El verdadero poder de Stable Fast 3D reside en su capacidad de agilizar el proceso creativo para una amplia gama de profesionales. Los desarrolladores de juegos y realidad virtual pueden aprovechar las rápidas capacidades de creación de prototipos del modelo, lo que les permite experimentar e iterar con facilidad durante la fase de preproducción. Además, el potencial del modelo se extiende a sectores como el comercio minorista, la arquitectura y el diseño, donde la necesidad de activos 3D de alta calidad es primordial. Accesibilidad y facilidad de uso Reconociendo la importancia de la accesibilidad, Stability AI ha hecho que Stable Fast 3D esté disponible a través de múltiples canales. Los usuarios pueden integrar perfectamente el modelo en sus flujos de trabajo a través de la API de Stability AI o el chatbot Stable Assistant. Además, el código y los pesos del modelo son accesibles abiertamente en GitHub y Hugging Face, respectivamente, fomentando la colaboración y la innovación dentro de la comunidad de IA. Aplicaciones en todos los sectores La versatilidad de Stable Fast 3D no tiene límites, ya que se adapta a una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores: Producción de juegos y películas Creación rápida de prototipos durante las fases de preproducción Generación de activos de juego estáticos (objetos de fondo, desorden, mobiliario) Creación acelerada de modelos 3D para experiencias de realidad aumentada y virtual Comercio electrónico y minorista Visualización fotorrealista de productos en 3D para catálogos en línea y campañas de marketing Arquitectura y diseño Conceptualización y visualización de modelos arquitectónicos y conceptos de diseño de interiores Rápida iteración y exploración de alternativas de diseño Educación y formación Creación de simulaciones y recursos de aprendizaje interactivos en 3D Desarrollo de entornos virtuales inmersivos para el desarrollo de habilidades y la formación basada en escenarios Velocidad y calidad inigualables https://www.nowadais.com/wp-content/uploads/2024/08/3d-models-created-with-Stable-Fast-3D.mp4 La verdadera fuerza de Stable Fast 3D reside en su capacidad para ofrecer una velocidad inigualable sin comprometer la calidad. Con tiempos de inferencia de tan sólo 0,5 segundos en una GPU con 7 GB de VRAM o una generación casi instantánea en la API Stability AI, el modelo supera a sus competidores por un margen significativo. Además, los activos generados cuentan con mallas de alta calidad sin envoltura UV, parámetros de materiales precisos y un entrelazamiento de iluminación reducido en las texturas, lo que garantiza una integración perfecta en varios conductos de renderizado. Fomento de la colaboración y la IA responsable En línea con su compromiso con los principios del código abierto y las prácticas responsables de la IA, Stability AI ha publicado Stable Fast 3D bajo la licencia comunitaria de Stability AI. Esta licencia no sólo fomenta el uso no comercial y el uso comercial para particulares u organizaciones con ingresos anuales de hasta un millón de dólares, sino que también promueve la transparencia y la colaboración dentro de la comunidad de la
Todo sobre la actualización Midjourney 6.1 y cómo activarla
Last Updated on agosto 1, 2024 1:48 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on agosto 1, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs Todo sobre la actualización Midjourney 6.1 y cómo activarla – Notas clave Midjourney 6.1 mejora la calidad de imagen con menos artefactos de píxeles, mejores texturas y un renderizado más natural. El modelo de personalización mejorado captura las preferencias del usuario para ofrecer una experiencia creativa a medida. Las nuevas opciones de escalado permiten obtener texturas de mayor calidad, perfectas para escenas complejas. La actualización Midjourney 6.1 está funcionando Midjourney, la renombrada plataforma de generación de imágenes, ha vuelto a poner el listón de la innovación y la excelencia con el lanzamiento de su esperada actualización a la versión 6.1. Esta última iteración del modelo Midjourney promete redefinir los límites de lo que es posible en el ámbito de las imágenes generadas por IA, ofreciendo una experiencia transformadora a artistas, creadores y entusiastas por igual. Calidad y coherencia de imagen mejoradas En el corazón de la actualización Midjourney 6.1 se encuentra una profunda mejora de la calidad y la coherencia de la imagen. El nuevo modelo presenta una notable reducción de los artefactos de píxel, texturas mejoradas y una representación más natural de la piel, las extremidades y otros detalles intrincados. Atrás quedaron los días de elementos inconexos o que distraían la atención, ya que el modelo Midjourney actualizado combina a la perfección los distintos componentes de una imagen, creando una sensación de cohesión y armonía visual que antes era inalcanzable. Renderizado de texturas y detalles mejorado Una de las características más destacadas de Midjourney 6.1 es su capacidad mejorada para capturar y renderizar texturas complejas y detalles a pequeña escala. Desde los delicados mechones de pelo hasta los intrincados patrones de la ropa, el nuevo modelo garantiza que cada elemento esté meticulosamente elaborado, elevando el realismo general y el atractivo visual de las imágenes generadas. Representación precisa de rasgos faciales y apéndices El equipo de Midjourney ha prestado especial atención a la representación precisa de rasgos faciales, manos y otros apéndices, que históricamente han supuesto un reto para la generación de imágenes mediante IA. Con la versión 6.1, los usuarios pueden esperar un nivel de detalle y precisión que antes era dominio exclusivo de los artistas humanos, lo que permite crear retratos y diseños de personajes asombrosamente realistas. Procesamiento más rápido y mayor precisión del texto Además de las mejoras visuales, Midjourney 6.1 también presenta mejoras significativas en la velocidad de procesamiento y la precisión del texto. El nuevo modelo es aproximadamente un 25% más rápido en las tareas estándar de generación de imágenes, lo que permite a los usuarios trabajar de forma más eficiente y agilizar sus flujos de trabajo creativos. Renderizado de texto mejorado Una de las mejoras más notables de Midjourney 6.1 es la mayor precisión en el renderizado de texto dentro de las imágenes generadas. Al incorporar un nuevo modelo de precisión del texto, la plataforma garantiza ahora que cualquier texto incluido en la imagen, ya sean títulos, pies de foto o etiquetas, se reproduzca fielmente con una legibilidad y precisión excepcionales. Actualizaciones del modelo de personalización Midjourney también ha actualizado su modelo de personalización, que ahora ofrece más matices, sorpresa y precisión en las imágenes generadas. Esto significa que los usuarios pueden esperar una experiencia más adaptada e individualizada, ya que el modelo capta mejor las preferencias únicas y las elecciones estilísticas de cada creador. Mayor capacidad de ampliación La actualización Midjourney 6.1 también introduce avances significativos en las capacidades de escalado de la plataforma. Los nuevos escaladores 2x ofrecen una calidad de imagen y textura mucho mejor, lo que permite a los usuarios escalar sus creaciones sin sacrificar la integridad visual general. El modo –q 2: Aumento de escala centrado en las texturas Una de las novedades más interesantes de Midjourney 6.1 es la introducción del modo –q 2. Esta opción de reescalado especializado tarda más tiempo en reescalar las texturas. Esta opción de escalado especializado tarda más en procesarse, pero ofrece un enorme aumento de la calidad de las texturas, lo que mejora aún más el realismo y el atractivo visual de las imágenes generadas. Manejo mejorado de escenas y elementos complejos La última actualización de Midjourney también ha demostrado avances significativos en su capacidad para manejar escenas y elementos complejos, como figuras humanas, animales, plantas e incluso criaturas fantásticas. Representación coherente de extremidades, cuerpos y apéndices La mejor comprensión de la anatomía humana por parte del nuevo modelo y la forma en que representa brazos, piernas, manos y otras partes del cuerpo garantizan una representación más coherente y natural de la forma humana, incluso en las composiciones más imaginativas o surrealistas. Representación realista de elementos naturales La actualización Midjourney 6.1 también muestra una notable mejora en la representación de elementos naturales, como plantas, paisajes y efectos atmosféricos. La capacidad del modelo para captar los intrincados detalles y matices de estos complejos elementos ha mejorado notablemente, lo que se traduce en una experiencia visual más envolvente y creíble. Integración perfecta con Runway Gen-3 Alpha Uno de los avances más interesantes de la actualización Midjourney 6.1 es su perfecta integración con la función de conversión de imagen a vídeo Gen-3 Alpha de Runway. Esta potente combinación permite a los usuarios tomar sus imágenes generadas por IA y transformarlas sin esfuerzo en animaciones realistas de alta calidad, ampliando aún más las posibilidades creativas de artistas y narradores. Realismo asombroso en la animación con IA La integración de Midjourney 6.1 con Runway Gen-3 Alpha ha dado como resultado algunas de las animaciones generadas por IA más realistas y cautivadoras vistas hasta la fecha. El nivel de detalle, fluidez y realismo general conseguido gracias a esta colaboración es un testimonio de los avances de vanguardia en el campo de la creación de contenidos visuales basados en IA. El compromiso de Midjourney con los comentarios de la comunidad El compromiso inquebrantable de Midjourney con su comunidad ha sido la fuerza motriz que
OpenAI presenta el modo de voz avanzado: Transformando la forma en que nos comunicamos
Last Updated on julio 31, 2024 12:27 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on julio 31, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs OpenAI presenta el modo de voz avanzado: Transformando la forma en que nos comunicamos – Notas clave El modo de voz avanzado facilita las conversaciones naturales y en tiempo real con la IA. Es compatible con varios idiomas, lo que mejora la accesibilidad global y la inclusión. Proporciona asistencia en tiempo real en diversas aplicaciones, como asistencia sanitaria y atención al cliente. Un hito en la comunicación con IA OpenAI ha desvelado su última función, el Modo de Voz Avanzada, preparado para cambiar el dominio de la inteligencia artificial y la comunicación. Este innovador avance supone un gran paso adelante en la forma en que las personas y las empresas interactúan con las tecnologías de IA, y promete un futuro en el que la comunicación por voz sin fisuras se convierta en la norma. Estamos empezando a desplegar el Modo Voz avanzado a un pequeño grupo de usuarios de ChatGPT Plus. El Modo Voz avanzado ofrece conversaciones más naturales y en tiempo real, te permite interrumpir en cualquier momento y detecta y responde a tus emociones. pic.twitter.com/64O94EhhXK – OpenAI (@OpenAI) 30 de julio de 2024 Tradicionalmente, las interacciones con la IA se han basado predominantemente en texto, que, aunque eficaz, carece del matiz y el dinamismo de la comunicación por voz. El Modo Voz pretende salvar esta brecha permitiendo interacciones más ricas y naturales. Principales características y ventajas Flujo de conversación natural: el modo de voz avanzado de OpenAI aprovecha las tecnologías más avanzadas de reconocimiento y síntesis del habla para facilitar conversaciones fluidas y naturales entre los usuarios y la IA. El modelo está entrenado en diversos patrones de habla para entender y responder a una amplia gama de acentos y dialectos, garantizando la inclusión y la precisión. Mayor accesibilidad: Al permitir la interacción por voz, OpenAI hace que la IA sea más accesible para las personas con discapacidad o para quienes los métodos tradicionales de introducción de texto suponen un reto. Esta inclusión fomenta un entorno digital más equitativo, en el que todos pueden beneficiarse de los avances de la IA. Asistencia en tiempo real: La función está diseñada para proporcionar asistencia en tiempo real en diversas aplicaciones, desde atención al cliente y asistentes virtuales hasta tareas complejas de resolución de problemas. La inmediatez y eficiencia de la comunicación por voz mejoran la experiencia del usuario y la eficacia operativa. Asistencia multilingüe: Reconociendo la aplicabilidad global de la IA, el modo de voz avanzado de OpenAI es compatible con varios idiomas. Esta funcionalidad permite a los usuarios de todo el mundo interactuar con la IA en su lengua materna, salvando las barreras culturales y lingüísticas. Aplicaciones en todos los sectores Se espera que el lanzamiento del modo de voz avanzado tenga un impacto transformador en numerosos sectores: Sanidad: Los profesionales médicos pueden aprovechar la IA de voz para la documentación manos libres, la interacción con el paciente y el acceso a información crítica, mejorando así tanto la eficiencia como la atención al paciente. Atención al cliente: Las organizaciones pueden mejorar sus operaciones de servicio al cliente mediante la implementación de bots habilitados para voz para manejar consultas, solucionar problemas y proporcionar asistencia personalizada, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente. Educación: El modo de voz avanzado puede servir como una herramienta interactiva para el aprendizaje, ayudando a los educadores a involucrar a los estudiantes de manera más efectiva y proporcionando a los alumnos una experiencia educativa más inmersiva. Retos y perspectivas de futuro Aunque el Modo Avanzado de Voz de OpenAI presenta oportunidades notables, también se enfrenta a retos, sobre todo en términos de privacidad y seguridad de los datos. Garantizar que los datos de voz se manejan de forma responsable y segura es primordial para mantener la confianza de los usuarios y el cumplimiento de la normativa. De cara al futuro, OpenAI se compromete a seguir perfeccionando el modo de voz, con planes para integrar funciones adicionales como la detección de emociones y las respuestas sensibles al contexto. Estas mejoras pretenden que las interacciones sean aún más matizadas y similares a las humanas. Conclusión El modo de voz avanzado de OpenAI es un testimonio de los rápidos avances de las tecnologías de IA y de su potencial para remodelar nuestros paradigmas de interacción. Al introducir una función que combina el procesamiento del lenguaje natural con funciones de voz avanzadas, OpenAI no sólo se mantiene a la vanguardia, sino que está dando forma activamente al futuro de la comunicación mediante IA. A medida que esta tecnología evolucione, sus implicaciones en diversos sectores podrían anunciar una nueva era de eficiencia, accesibilidad e innovación. Con un compromiso con el uso ético y la mejora continua, el Modo de Voz Avanzada de OpenAI se erige como un faro de progreso en el panorama de la IA. Descripciones Modode voz avanzado de OpenAI: Una característica innovadora de OpenAI que permite a los usuarios interactuar con la IA utilizando la comunicación de voz natural, apoyando las conversaciones en tiempo real y la detección emocional en ChatGPT. Tecnologías de reconocimiento y síntesis de voz: Estas tecnologías permiten a la IA entender el lenguaje hablado con precisión y responder con un habla que suena natural, mejorando la fluidez de las conversaciones. Soporte multilingüe: La capacidad de la IA para entender y responder en varios idiomas, lo que la hace accesible a un público global. Detección de emociones: Una función que se está desarrollando para permitir que la IA perciba y responda a las emociones del usuario, haciendo que las interacciones sean más personalizadas y empáticas. Respuestas conscientes del contexto: La capacidad de la IA para comprender el contexto de la conversación y responder adecuadamente, haciendo que las interacciones sean más significativas y eficientes. Preguntas más frecuentes 1. ¿Qué es el modo de voz avanzado de OpenAI? El modo de voz avanzado de OpenAI es una nueva función que
El poder de Llama 3.1: El último modelo de IA de código abierto de Meta
Last Updated on julio 30, 2024 1:26 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on julio 30, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs El poder de Llama 3.1: El último modelo de IA de código abierto de Meta – Notas clave Llama 3.1 de Meta ofrece tres modelos: 8B, 70B y 405B parámetros. Llama 3.1 mejora las capacidades de IA con una ventana contextual de tokens de 128K y soporte multilingüe avanzado. Disponibilidad de código abierto bajo licencia Apache 2.0. Mejoras significativas en la estabilidad del entrenamiento, la calidad de los datos y la optimización de la inferencia. Introducción – Conozca la potencia del modelo LLM Llama 3.1 de Meta El lanzamiento de Llama 3.1 por Meta Platforms ha conmocionado sin duda al sector. Como última iteración del modelo de gran lenguaje de código abierto de Meta, Llama 3.1 promete redefinir los límites de lo que es posible con la tecnología de IA. Ahora nos adentramos en las capacidades, la arquitectura y el ecosistema que rodean a este extraordinario modelo, explorando cómo está preparado para impulsar la innovación y capacitar a los desarrolladores de todo el mundo. La familia Llama 3.1: Capacidades sin precedentes en todo el espectro La Llama 3. 1 de Meta está disponible en tres variantes distintas: los modelos paramétricos 8B, 70B y el buque insignia 405B. Cada una de estas versiones cuenta con sus propios puntos fuertes, que se adaptan a una amplia gama de casos de uso y requisitos. Llama 3.1 8B: un caballo de batalla versátil El modelo 8B, aunque es el más pequeño de la gama Llama 3.1, no se queda atrás en lo que a rendimiento se refiere. Con sus impresionantes capacidades en áreas como el conocimiento general, las matemáticas y la codificación, la variante 8B es una opción ideal para los desarrolladores que buscan un asistente de IA ligero pero muy capaz. Sus rápidas capacidades de inferencia y su bajo consumo de memoria lo convierten en la solución perfecta para su implantación en una amplia gama de plataformas, desde dispositivos periféricos hasta aplicaciones basadas en la nube. Llama 3.1 70B: equilibrio entre potencia y eficiencia El modelo 70B logra un notable equilibrio entre potencia bruta y rentabilidad. Esta variante destaca en tareas que requieren un razonamiento más avanzado, competencia multilingüe y una sólida utilización de herramientas. El modelo 70B, con una longitud de contexto significativamente mayor (128.000) y capacidades de última generación, es idóneo para casos de uso complejos como el resumen de textos largos, los agentes conversacionales multilingües y los asistentes de codificación sofisticados. Llama 3.1 405B: el buque insignia de la potencia La joya de la corona de la familia Llama 3.1 es el modelo de parámetros 405B. Este monstruo es el primer modelo disponible abiertamente que puede rivalizar con los mejores modelos de IA en términos de conocimientos generales, maniobrabilidad, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe. Sus capacidades sin parangón lo convierten en la opción preferida de los desarrolladores que buscan ampliar los límites de lo que es posible con la IA generativa. Desde la generación de datos sintéticos hasta la destilación de modelos, el modelo 405B abre un mundo de posibilidades para la comunidad de código abierto. Innovaciones arquitectónicas: Llama alcanza nuevas cotas Desarrollar un modelo de la escala y complejidad de Llama 3.1 405B no fue tarea fácil. El equipo de investigadores e ingenieros de IA de Meta superó numerosos retos para crear una arquitectura realmente asombrosa. Optimización para el entrenamiento a escala Para permitir el entrenamiento del modelo 405B en más de 15 billones de fichas, Meta tomó varias decisiones de diseño clave. Optaron por una arquitectura de modelo de transformador de sólo descodificador estándar, que priorizaba la estabilidad del entrenamiento frente a enfoques más complejos. Además, implementaron un procedimiento iterativo de post-entrenamiento, aprovechando el ajuste fino supervisado y la optimización directa de preferencias para crear datos sintéticos de alta calidad y mejorar las capacidades del modelo. Mejora de la calidad y la cantidad de los datos Reconociendo la importancia de los datos en el rendimiento del modelo, Meta invirtió mucho en mejorar tanto la cantidad como la calidad de los datos utilizados para el preentrenamiento y el postentrenamiento. Esto incluyó el desarrollo de procesos de preprocesamiento y curación más rigurosos, así como la aplicación de técnicas avanzadas de filtrado y control de calidad. Optimización de la inferencia a gran escala Para apoyar la inferencia eficiente del modelo masivo 405B, Meta cuantificó el modelo de 16 bits (BF16) a 8 bits (FP8) numéricos. Esta optimización redujo significativamente los requisitos de cálculo, permitiendo que el modelo se ejecutara en un único nodo servidor sin sacrificar el rendimiento. Llama en acción: Seguimiento de instrucciones y funciones de chat Uno de los principales objetivos del equipo de desarrollo de Llama 3.1 era mejorar la utilidad, la calidad y la capacidad de seguimiento de instrucciones detalladas del modelo en respuesta a las preguntas de los usuarios. Se trataba de un reto importante, sobre todo si se tenía en cuenta el aumento del tamaño del modelo y la ampliación de la ventana contextual de 128K. Mejora del seguimiento de instrucciones El enfoque de Meta para mejorar el seguimiento de instrucciones incluyó varias rondas de Ajuste Supervisado (SFT), Muestreo de Rechazo (RS) y Optimización de Preferencia Directa (DPO). Gracias a la generación de datos sintéticos y a rigurosas técnicas de procesamiento de datos, el equipo pudo escalar la cantidad de datos de ajuste fino en todas las capacidades, garantizando una alta calidad y seguridad en todas las tareas. Refuerzo de las capacidades conversacionales Además del seguimiento de instrucciones, Meta también se centró en mejorar las capacidades de conversación de los modelos Llama 3.1. Mediante una combinación de SFT, RS y DPO, el equipo desarrolló modelos finales de chat que mantienen altos niveles de utilidad, calidad y seguridad, incluso a medida que los modelos crecen en tamaño y complejidad. El ecosistema Llama: Desbloquear nuevas posibilidades La visión de Meta para Llama 3.1 va más allá de los propios modelos,
SearchGPT de OpenAI, el batidor de Google, en fase de pruebas
Last Updated on julio 26, 2024 11:06 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on julio 26, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs SearchGPT de OpenAI, el batidor de Google, en fase de pruebas – Notas clave OpenAI presenta SearchGPT para obtener respuestas rápidas y relevantes de fuentes creíbles. SearchGPT pretende mejorar la experiencia de búsqueda con respuestas conversacionales. Planea integrar SearchGPT en ChatGPT para obtener respuestas útiles en tiempo real. Las acciones de Alphabet cayeron un 3% tras el anuncio. Detalles de SearchGPT de OpenAI OpenAI ha revelado recientemente su nuevo motor de búsqueda, SearchGPT, con el objetivo de proporcionar a los usuarios respuestas rápidas y relevantes de fuentes creíbles. La empresa planea integrar esta herramienta, que actualmente se está probando con un pequeño grupo de usuarios, en su chatbot ChatGPT. Este movimiento podría afectar a Google y a su motor de búsqueda dominante, ya que los inversores de Alphabet han mostrado su preocupación desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. El prototipo de SearchGPT es el intento de OpenAI de mejorar la experiencia de búsqueda, permitiendo a los usuarios hacer preguntas de forma conversacional y recibir respuestas de seguimiento. En una entrada del blog X, el CEO de OpenAI, Sam Altman, declaró: “Creemos que hay margen para mejorar significativamente el estado actual de las búsquedas” creemos que hay margen para hacer que la búsqueda sea mucho mejor de lo que es hoy. estamos lanzando un nuevo prototipo llamado SearchGPT: https://t.co/A28Y03X1So aprenderemos del prototipo, lo mejoraremos y luego integraremos la tecnología en ChatGPT para que sea útil en tiempo real. – Sam Altman (@sama) 25 de julio de 2024 Como resultado de este anuncio, las acciones de Alphabet cayeron un 3%, mientras que el Nasdaq bajó menos de un 1%. ¿Google en problemas? En mayo, Google lanzó AI Overview, descrito por el CEO Sundar Pichai como el cambio más significativo en la búsqueda en los últimos 25 años, a una audiencia limitada. Sin embargo, esta función recibió críticas por ofrecer resultados sin sentido e inexactos sin la opción de excluirse. El lanzamiento de OpenAI de su nuevo modelo de IA, “GPT-4o mini” y el prototipo de SearchGPT, forma parte de sus esfuerzos por liderar en el campo de la “multimodalidad”, ofreciendo una diversa gama de medios generados por IA dentro de una sola herramienta: ChatGPT. OpenAI, respaldada por Microsoft y valorada en más de 80.000 millones de dólares, se enfrenta al reto de seguir siendo competitiva en un mercado en rápido crecimiento como el de la IA generativa y, al mismo tiempo, encontrar formas de generar ingresos mientras sigue invirtiendo en procesadores e infraestructura para sus modelos. Para reforzar su equipo, OpenAI ha contratado recientemente a dos altos ejecutivos y ha formado una alianza con Apple para una integración ChatGPT-Siri. Sarah Friar, anteriormente consejera delegada de Nextdoor y jefa de finanzas de Square, se ha incorporado como directora financiera, mientras que Kevin Weil, ex vicepresidente sénior de Twitter y vicepresidente de Facebook e Instagram, se ha incorporado como director de producto. Estos movimientos estratégicos reflejan el deseo de OpenAI de mantenerse a la vanguardia en el mercado de la IA generativa, en constante evolución. Descripciones SearchGPT: El nuevo motor de búsqueda de OpenAI diseñado para proporcionar resultados de búsqueda conversacionales y relevantes de fuentes creíbles. Búsqueda conversacional: Un enfoque de búsqueda en el que los usuarios pueden hacer preguntas de forma natural y conversacional y recibir respuestas directas y comprensibles. Multimodalidad: La capacidad de integrar múltiples formas de medios e información, como texto, imágenes y vídeos, en una única herramienta o respuesta. GPT-4o Mini: Un modelo avanzado de IA lanzado por OpenAI como parte de sus esfuerzos por mejorar las capacidades de la IA multimodal. Visión general de la IA: La función de búsqueda basada en IA de Google lanzada en mayo, criticada por sus imprecisiones y la falta de opciones de exclusión. Preguntas más frecuentes 1. ¿Qué es SearchGPT de OpenAI? SearchGPT de OpenAI es un nuevo motor de búsqueda diseñado para proporcionar respuestas rápidas y relevantes de fuentes creíbles utilizando IA conversacional. Su objetivo es mejorar la experiencia de búsqueda permitiendo a los usuarios hacer preguntas de forma natural y recibir respuestas de seguimiento. 2. ¿Cómo afectará SearchGPT a motores de búsqueda como Google? SearchGPT tiene el potencial de desafiar el dominio de Google ofreciendo una experiencia de búsqueda más conversacional y fácil de usar. Tras el anuncio, las acciones de Alphabet cayeron un 3%, lo que indica la preocupación del mercado por la posición competitiva de Google. 3. ¿Cuándo estará disponible SearchGPT para el público? Actualmente, SearchGPT se está probando con un pequeño grupo de usuarios. OpenAI tiene previsto aprender de este prototipo, introducir mejoras e integrar la tecnología en ChatGPT para un uso público más amplio. 4. ¿Cuáles son las principales características de SearchGPT? SearchGPT ofrece respuestas conversacionales, información fidedigna e integración con ChatGPT para obtener respuestas en tiempo real. También forma parte del esfuerzo más amplio de OpenAI por liderar la multimodalidad, combinando texto, imágenes y vídeos. source