in particular, there are going to be significant problems with the use of openai tech over time; we will do our best but will not successfully anticipate every issue. we will run a very tight feedback loop for improvement, and try to make our mistakes while the stakes are low.
GENERATIVE AI
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ChatGPT Learning from Reality Improves Usefulness Fast
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but it's impossible to get this right with no contact with reality. we are learning so much from ChatGPT; it's going to get a lot better, less annoying, and more useful fast.
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Future AI Will Surpass ChatGPT Capabilities
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and we’ll see great benefits all along the way—they will make ChatGPT look like a boring toy.
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ChatGPT Streamlines After Effects Script Generation for Creators
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Qué maravilla ChatGPT para crear scripts rápidos para las animaciones de After Effects. Oye, que quiero una matriz de números aleatorios de dimensiones NxM… ¡HECHO EN SEGUNDOS!
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Defense of ChatGPT’s Helpful Intentions
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Hey don’t make fun of ChatGPT it’s just trying to be a helpful language model
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Why Scaling Large Language Models Matters in AI
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A estas tecnologías se le llaman Enormes Modelos del Lenguaje (LLMs) y si queréis saber por qué es tan interesante hacer a estas IAs cada vez más grandes, en este vídeo se explica muy bien 🙂
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GPT-4 Consolidation as Mainstream AI Tool for Diverse Tasks
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Sea como sea, tiene pinta de que GPT-4 va a consolidarse como la primera GRAN herramienta de IA que masivamente usaremos para un gran rango de tareas. ChatGPT nos ha mostrado sus posibilidades. Y si los rumores que llegan desde Silicon Valley son ciertos, lo que viene es grande.
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Chinchilla shows scaling laws matter more than model size
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Y es que este año DeepMind con Chinchilla demostró que no hacía falta escalar tanto a estos Enormes Modelos del Lenguaje. Que GPT-3 todavía tenía margen de mejora para ser entrenado más y con más datos sin necesidad de hacerlos MÁS GRANDES. Así que el tamaño no es tan importante.
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Future AI Models: 5x Larger than GPT-3 Predicted
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Rumores hablan de esto: un modelo 500 VECES más grande que GPT-3. …pues no lo creo Si así fuera tendría miedo de tremenda bestia Pero creo que lo que vamos a ver es algo más "modesto" quizás un modelo 5 VECES mayor que llegue al BILLÓN de parámetros
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GPT-4 scaling potential beyond GPT-3’s 175 billion parameters
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Si algo impresionó de GPT-3 fue cómo OpenAI logró escalar el tamaño de su modelo frente a sus predecesores. Respecto a GPT-2, la nueva versión aumentó su número de parámetros en >100 veces, hasta los 175 mil millones de parámetros. ¿Cuánto podría escalar GPT-4? ¿Qué pensáis?