#69, sobre el papel sí, en la práctica cuestan mucho de entrenar. Hoy por hoy los modelos que funcionan mejor para problemas como LLM, generación de imagen o incluso visión por computador están hechos a mano a base de convoluciones, transformes, modelos de difusión o autoencoders. No digo que no tengan utilidad en problemas basados en aprendizaje por refuerzo, pero en muchos otros las arquitecturas hechas a mano son las que se están utilizando más.
#16 A dia de hoy, tambien se puede aprender parte de la arquitectura. Aparte del típico hyper-parameter tuning, para redes neuronales se puede usar Neural Architecture Search (NAS), pero nada impide aplicar los mismos principios de manera mas general a otras familias de modelos o ensembles. O incluso usar destillation para seleccionar el modelo con mejor ratio de poder predictivo por parámetro.
#59, sí pero esto son técnicas más orientadas a la optimización computacional que a maximizar la precisión.
#60 hmmmm, no se, no se
Conseguir la mejor precisión, o la métrica que te interese, es solo parte del problema. Después ese modelo hay que llevarlo a producción y mil historias. Pero si nos centramos en mejorar la precisión, esas técnicas también ayudan a conseguir mejor poder predictivo. Algunos ejemplos que me vienen a la cabeza:
- NAS consigue igual o mejor poder predictivo que las arquitecturas diseñadas a mano
- reducir el tamaño de los modelos sirve como regularization lo cual ayuda a generalizar
- Generative AI ya esta ayudando a diseñar mejores elementos en otras industrias, creo que es solo cuestión de tiempo que la arquitecturas de los modelos también se aprenda o diseñe automáticamente.
Volviendo al punto inicial, creo que la barrera entre lo que se puede aprender y no de manera automática es borrosa. Con el tiempo, esa linea se ha ido moviendo para abarcar mas y es difícil saber donde esta limite. Si me pongo el gorr de Nostradamus: yo creo que al final el ingeniero tendrá que crear unas especificaciones (minimo nivel predictivo en base a unas metrics, latencia, coste, nivel de fairness, etc) e iterar con un agente que propone diferentes diseños y ejecuta experimentos.
#69, sobre el papel sí, en la práctica cuestan mucho de entrenar. Hoy por hoy los modelos que funcionan mejor para problemas como LLM, generación de imagen o incluso visión por computador están hechos a mano a base de convoluciones, transformes, modelos de difusión o autoencoders. No digo que no tengan utilidad en problemas basados en aprendizaje por refuerzo, pero en muchos otros las arquitecturas hechas a mano son las que se están utilizando más.
Puse un vinilo en mi bici con las ecuaciones de Maxwell para que la policía no me pusiera nunca una multa por no llevar luces durante la noche 😄
#15 Un, dos, responda otra vez. Por 1000 pesetas: cosas que la gente hace de verdad cuando visitan un casoplón en una isla privada con playa, piscinas, farlopa, prostitut@s y cero vigilancia…
- Disfrutar la cena e irse a dormir pronto
- Leer el Quijote
- Comentar en meneame
- …
#1 Igual hay alguna similitud y no quiero censurar ninguna opinion. Pero para una noticia sobre Burgos que llega a portada, es tan difícil comentar sobre la noticia sin hablar de Madrid? En todas partes cuecen habas y tratar de comparar cada caso de dejadez institucional con Ayuso me parece cansino. Igual justificado, pero cansino.
#34 No hablo de Burgos ni de Madrid, si no de las políticas de los ppsunos.
Habla un asturiano con mas de 2 años en Espinosa de los Monteros. Enamorado de Burgos y de los burgaleses.
#79 El estudio habla de correlación, no de causalidad. Por lo que sí es posible encontrar hombres con pene pequeño y bajo CI, y también lo contrario; pero es menos común
#11 Es difícil medir quién es más responsable o quién ha obstaculizado más. Pero no podemos ignorar la larga relación que Marruecos tiene con EEUU
https://es.wikipedia.org/wiki/Relaciones_Estados_Unidos-Marruecos
#45 Que Marruecos haya sido aliado histórico de EEUU (¿es esto realmente un crimen?) no significa que EEUU boicotee su relación con España y la UE para satisfacer a Marruecos.
¿Ha habido algún ejemplo en el pasado de lo contrario?
#11 Si no me equivoco estás criticando a personas que no conoces. Igual tienen publicados varios libros sobre el tema o su pareja emigró desde El Salvado o simplemente están con el palillo en la boca. No conoces su realidad
En cualquier caso, podrías ser mas consecuente con tu critica; o incluso mejor, podrías dejar a la gente que de su opinión sin tener que hacer un examen de admisión
#34 lo mismo se te podría aplicar, majo.
Deja que la gente de su opinión.
PD: apoyo tu opinión
Atletas con el higado y la salud destrozados para el entretenimiento de unos pocos. Ya puestos, podrian hacer luchas de personas con leones y toda serie de salvajadas para conseguir mas views
Que Alemania se prepare para la guerra, me lo creo. No creo que sea bueno usar tanto dinero publico para alimentar a la creciente industria belica. Pero me lo creería. Ya harán una campaña de marketing para presentar el gasto como medida disuasoria
Lo de que haya una guerra con Rusia, me cuesta mas creerlo. Ya que sería un conflicto que podría escalar fácilmente a un sufrimiento global como nunca se haya visto. Y creo que pocas potencias estarían dispuestas a correr ese riesgo. Guerras proxies? todas las que quieras, desafortunadamente. Pero guerra directa? Difícil de creer, y si estoy equivocado; pues dará igual porque posiblemente la haya palmado para entonces por alguna bomba atomica o invierno nuclear.
#2 Como dijo Neil deGrasse Tyson: "The first trillionaire there will ever be is the person who exploits the natural resources on asteroids," que se traduce como que el primer billonario será la persona que explote los recursos naturales de los asteroides.
https://www.nbcnews.com/science/space/neil-degrasse-tyson-says-space-ventures-will-spawn-first-trillionaire-n352271
#26 Gracias por la corrección. Lo sigo viendo una reacción inadecuada
Muy mal ejemplo. Sin meterme a discutir el tema de la piratería, discográficas y demás, amenazar a alguien con matarle por ese tipo de actos no tiene cabida en una sociedad civilizada.
Creo que el creciente interés con la luna tiene mucho que ver con el potencial que se ha abierto con los cohetes reutilizables. Debido a su cercanía a la tierra y su poca gravedad, la luna sirve de base para llevar cohetes a la tierra con minerales y volver con combustible y piezas - como describe de manera sucinta el articulo. Debemos recordar que la minería espacial podría ser una industria brutal y que generaría muchísima riqueza para quién tuviera la tecnología
#2 No hay que olvidar el papel del programa espacial chino y la rapidez con la que están avanzando.
#2 cuando se le vea una manera de monetizar la minería espacial será cuando de verdad se ve un despegue en este tema. Los que más avanzados estén ahora ahora serán los nuevos "España" "Inglaterra" o "Portugal"
#2 Como dijo Neil deGrasse Tyson: "The first trillionaire there will ever be is the person who exploits the natural resources on asteroids," que se traduce como que el primer billonario será la persona que explote los recursos naturales de los asteroides.
https://www.nbcnews.com/science/space/neil-degrasse-tyson-says-space-ventures-will-spawn-first-trillionaire-n352271
#3 Pasa similar con los textos generados actualmente por GenAI: no tienen faltas de ortografía y muy pocos errores gramaticales, lo cual es muy superior al nivel de la mayoría y se nota 😅
#60 hmmmm, no se, no se
Conseguir la mejor precisión, o la métrica que te interese, es solo parte del problema. Después ese modelo hay que llevarlo a producción y mil historias. Pero si nos centramos en mejorar la precisión, esas técnicas también ayudan a conseguir mejor poder predictivo. Algunos ejemplos que me vienen a la cabeza:
- NAS consigue igual o mejor poder predictivo que las arquitecturas diseñadas a mano
- reducir el tamaño de los modelos sirve como regularization lo cual ayuda a generalizar
- Generative AI ya esta ayudando a diseñar mejores elementos en otras industrias, creo que es solo cuestión de tiempo que la arquitecturas de los modelos también se aprenda o diseñe automáticamente.
Volviendo al punto inicial, creo que la barrera entre lo que se puede aprender y no de manera automática es borrosa. Con el tiempo, esa linea se ha ido moviendo para abarcar mas y es difícil saber donde esta limite. Si me pongo el gorr de Nostradamus: yo creo que al final el ingeniero tendrá que crear unas especificaciones (minimo nivel predictivo en base a unas metrics, latencia, coste, nivel de fairness, etc) e iterar con un agente que propone diferentes diseños y ejecuta experimentos.