¿Es una buena o mala noticia? Depende. Como toda herramienta prematura con este potencial, hacerla open source tiene sus beneficios (si cae en buenas manos) pero también tendrá usos nocivos. En lo personal espero que el equipo de Open Assistant le esté echando ya el ojo 🙂
@dotcsv
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Meta Leak Prevention: Identifying Watermarks in Leaked Data
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En lo personal creo que, sin ser un leak voluntario, era algo que eventualmente iba a pasar. Y ha pasado. Ayer bromeaba con gente que tiene acceso de por qué no lo filtraban. La conclusión era que posiblemente Meta hubiera incrustado alguna marca de agua identificativa del leak.
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Meta Model Leaked via Torrent: Competitive Advantage or Risk?
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Pero ya da igual, porque al parecer alguien ha publicado un torrent con el modelo. ¿Es esto un problema o una ventaja para Meta? Hay narrativas que insinúan que "se ha filtrado" haciendo más abierta la competencia contra Google u OpenAI.
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Meta Model Checkpoints Access for AI Researchers Simplified
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Meta dijo que liberaría los checkpoints del modelo, peeero sólo a investigadores que aplicaran a ello. Por lo que me consta tener acceso no es muy complicado, de hecho se reporta que rellenando el formulario diciendo que eres estudiante de IA ya era suficiente.
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Open-source LLM alternative to GPT-3 for local execution
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Y por aquí el enlace al paper, por si queréis ojear más ejemplos y evaluaciones en diferentes tareas. [PAPER] https://
arxiv.org/pdf/2302.13971
.pdf
… ¿Y no molaría tener acceso libre al modelo? ¿Un GPT-3 que puedas ejecutar en local? Pues lo es Más o menos… -
Meta’s LLaMA Language Model Leaked After Research Release
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LA FILTRACIÓN DE LLaMA… Hace unos días Meta anunció un nuevo modelo del lenguaje tipo GPT-3, que siendo de menor tamaño (65B parameters), mostraba un rendimiento similar en muchas tareas. Y Meta quiso dar acceso libre a los investigadores. Y se ha filtrado… [1/n]
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LLaMA model performance comparable to GPT-3 without massive scale
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Por dar contexto. Este modelo LLaMA es interesante porque sin ser tan masivo, resuelve muchas tareas a un rendimiento similar a GPT-3. En esencia es similar al proyecto de Chinchilla de DeepMind (70B). Aquí un ejemplo de generación de texto para que veáis que tan competente es.
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Overfitted Classifiers in Medical AI and Brain-Computer Interfaces
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Que no quita que un clasificador overfitteado pueda ser útil para ciertos contextos médicos y para hacer BCIs más potentes. Pero no es el tipo de aplicación de ciencia ficción que apriori podría parecer.
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Stable Diffusion replaces decoder in generative model architectures
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En mi vídeo de 2019 se explica efectivamente por donde va la idea. Y el motivo de por qué reaparecen estos trabajos y cada vez parecen más impresionantes, es porque la parte del decoder se va sustituyendo con la tecnología generativa de moda. En este caso con Stable Diffusion.
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AI Research Papers Often Overfit More Than They Reveal
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Tengo que mirar el paper, pero estos trabajos suelen ser el "un meteorito se acerca a la tierra" de la IA. Cada poco aparece uno nuevo y acaba siendo más sensacionalista de lo que es. Muchos de estos papers son más clasificadores con overfitting que ventanas a nuestro cerebro