En esta publicación, vamos a hablar de la última publicación de Google Research sobre inteligencia artificial. En ella, se presentan algunos avances y novedades en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en general. A continuación, se presentan las notas que tomé durante la lectura de la publicación. Es importante mencionar que estas notas son meramente informativas y pueden no reflejar completamente todos los detalles de la publicación original de Google Research. Sin embargo, espero que estas notas te brinden una idea general de los temas tratados en la publicación y te animen a leerla por completo.

1. Aprendizaje secuencia a secuencia.
2. Lambda se compara directamente con Chato.
3. Aumentar el tamaño y complejidad del modelo aumenta las capacidades normalmente inesperadas.
4. En abril se realizó un estudio llamado Palm donde se logró una reducción del 6% en tiempo de auto completado.
5. Se trabajó con una técnica llamada «cadena de pensamiento», que anima a las IA a explicar los pasos que siguieron para llegar a un resultado.
6. Se ha mejorado la capacidad de resolver problemas al entrenar el modelo con un conjunto de documentos matemáticos.
7. Es posible reentrenar un modelo en un tema específico como la medicina.
8. Se estima una mejora en traducción al usar modelos con esta técnica, evitando el modelo de texto en paralelo.
9. Dependiendo de la cantidad de entrenamiento y complejidad, el modelo es capaz de resolver tareas de forma discreta.
10. A medida que el modelo se vuelve más complejo, tiene más facilidad para aprender nuevas tareas.
11. Se mencionó el uso de arquitectura Transformer en visión por computadora y cómo se han combinado dos sistemas (LEN R y G PNR) para mejores resultados en generación de imágenes intermedias.
12. Se pueden crear animaciones 3D con una sola imagen al entrenar la IA en categorías específicas.
13. Se discutió el uso de modelos multimodales y cómo combinar diferentes tipos de procesamiento para mejorar la precisión de la información.
14. Se mencionó la posibilidad de pedir información de una imagen o video de manera natural.
15. Se habló del uso de video y audio para un asistente y cómo esto puede ayudar a entender la intención del usuario.
16. Se destacó el buen rendimiento de las redes adversarias y procesos de difusión en modelos generativos.
17. Se mencionó el uso de un proceso de difusión en la generación de texto, y la importancia de mejorar el modelo de síntesis de texto.
18. Se consideró fundamental el uso de la técnica Dream booth.