La Revolución de GPT-3 ¿Qué es un ENORME MODELO DEL LENGUAJE? (LLM) 

Estas redes podrían generar imágenes? Dígase en formato base-64 o Vectorial? Me imagino autocompletar un código SVG basándose en un comentario al igual que con el código en python.

@@carlosenriquepineiro375 Sí, el transformer transforma, por ejemplo descripción a imagen, dependiendo de cómo sea puede llegar a hacer unas cosa u otras, en este caso hay algún ejemplo online de que sí puede

HOLA OYES EN LA CAJA DE COMENTARIOS DE ESTE VIDEO HAY UN SUJETO HACIENDO SPAM A LO BESTIA, EL TIPO SE HACE PASAR POR TÍ, AHORA EN ADELANTE CREO QUE DEBERÍAS HACER UNA ACLARACIÓN AL INICIO DE CADA VIDEO QUE SUBAS PARA QUE LE DIGAS A TU AUDIENCIA QUE BANEEN EL SPAM DE ESTE SUJETO AL IGUAL A SU CANAL. LA VERDAD ES BASTANTE MOLESTO VER LAS RESPUESTAS DE LOS COMENTARIOS Y QUE TE SALGA UN COMENTARIO DE ESTE TIPO >:( EL TIPO ES DURO Y LE VA A ESTAR DANDO A ESTA MIERDA DE SPAM EN LOS COMENTARIOS DE TU CANAL.

DENUNCIÉ 169 COMENTARIOS DE SPAM DEL MISMO SUJETO QUE SE HACE PASAR POR TI E INCLUSO UNA MULTICUENTA QUE PROMOCIONA UNA CRIPTOMONEDA EL CUAL FUEROS 19 COMENTARIOS DE SPAM.

Un. Cafecito. Ya. Sabes

Por cierto? Ahí ha fallado un poco el deep learning jeje

@@danisob3633 Es que había escrito dos comentarios seguidos 😝

Que nadie se entere que el guión lo escribió GPT-3

cuales?

Pasa papu

Deja que lleguen a las manos de un politico con tendencia al Totalitarismo, (Tiempo al Tiempo)🤑

Al paso que van ni siquiera necesitarian eso, bien pueden llegar a darse cuenta que nosotros los limitamos. Precisamente vi una noticia de alguien que tuvo una conversación con una IA, y que parecia que la IA ya tenia conciencia. Los computadores cuánticos es otra cosa que también hay que ver de cerca.

como lo haces, me podrías comentar brevemente tu proceso?

Jejejej a Bigscience me lo guardo para la siguiente parte :) ¡Abrazos Omar!

@@DotCSV Me gustaría ver un vídeo sobre BLOOM, por favor 🙏💯 También me gustaría un tutorial a futuro de como hacer fine tuning en NLP

😂

YOOO

Este canal, por ahora, es sólo trabajo de uno. ¡Gracias!

@@DotCSV eres muy buen editor, me gustan tus vídeos.

@@DotCSV hasta que llegue GPT-4 y te los edite 😎

@@DotCSV ¿Crees que algún modelo de IA te pueda ayudar a editar en el futuro cercano?

@㊉⑤④⑨①①⑥④⑦②②⓪④⑦whatsapp 🤔

Falta para la singularidad aún, pero la verdad es que antes fe que eso suceda, lo más probable es que las IA se usen en muchos casos para estafas, situaciones poco éticas, automatizar manipulaciones mediáticas etc.

Deberían tener como output razonamientos también que retroalimentaran el modelo y lo reconfiguraran automaticamente.

El tamaño sí importa, por ello existe cosas como PaLM a diferencia de gpt3. Que es mejor, o gpt3 de gpt2 es lo mismo pero con más datos y por ello es mejor. Y lo de retroalimentarse a si mismo seria un bucle infinito no? Cuando para? Como sabe que ya aprendió lo suficiente?

@@Jefferson4026 ​Buenas, cuando digo que el tamaño no importa, lo digo mas que nada en un sentido de eficiencia ( y además me refiero a la cantidad de datos, no a la tamaño del modelo), un forma simple de verlo es imaginando una persona que "entrene" con 10 millones de datos, creo que ya tendría mas que suficiente para convertirse en un erudito, porque no ocurre lo mismo con estos modelos que reciben 10 veces mas datos?, no ocurre porque no son eficientes en términos de aprendizaje, obviamente no quiero decir que estos sistemas sean basura, pero a mi parecer aun tienen muchísimo pero muchísimo margen de mejora, por ejemplo, un forma de mejora seria evitar todo lo posible entrenar los modelos enteros, todo el tiempo, eso no tiene sentido, habria que buscar la manera de dejar al mismo decidir que parte quiere optimizar y cual no. Y sobre lo de cuando dejar de entrenar, eso es simple, nunca, el modelo cuando esta en el estado de entrenamiento, justo en ese estado, justo ahi sí se le puede decir que esta "aprendiendo", le doy un libro y se lo aprende, le doy otro, se lo aprende también pero olvida el otro, igual que alguien olvidadizo; esa evolución es la clave, y optimizar eso es la respuesta. Pd: Otro problema importante de tener muchos datos que se me olvido mencionar, es que es imposible profundizar en los mismos, seria similar a intentar aprender matemáticas de un libro pero con la limitación de que solo puedes ver cada pagina como máximo un minuto, así no se puede aprender nada, tal vez lo básico, pero no mas que eso.

Yo estoy haciendo el máster de Data Science en la UOC. Si quieres saber aprender de esto primero mates Python y luego ya lo que tú quieras, estoy por terminar la asignatura del máster de Deep Learning, si bien no hay nada sobre Transformers, te da una base muy buena, para luego hacer cursos más avanzados.