{"id":100215,"date":"2023-10-09T13:10:09","date_gmt":"2023-10-09T11:10:09","guid":{"rendered":"https:\/\/cibtestawsls.cib.de\/?p=100215"},"modified":"2024-11-04T13:35:23","modified_gmt":"2024-11-04T12:35:23","slug":"futuro-deep-learning-textos-imagenes-jerarquias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cibtestawsls.cib.de\/es\/futuro-deep-learning-textos-imagenes-jerarquias\/","title":{"rendered":"El futuro del aprendizaje profundo: de los textos a las im\u00e1genes y las jerarqu\u00edas\u00a0"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tYann LeCun, Jefe Cient\u00edfico de IA en Meta AI Research y Catedr\u00e1tico en el Instituto Courant de Ciencias Matem\u00e1ticas de la Universidad de Nueva York, una de las mentes m\u00e1s destacadas y pioneras en el campo del Deep Learning Aprendizaje Profundo, ofreci\u00f3 el pasado viernes en la Academia B\u00e1vara de Ciencias de M\u00fanich una fascinante perspectiva sobre el futuro de esta tecnolog\u00eda emergente. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Su inspiradora charla resumi\u00f3 la evoluci\u00f3n desde el Deep Learning hasta los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) actuales, como ChatGPT, al tiempo que destac\u00f3 los retos y potenciales que nos esperan en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLeCun reduce el problema de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos actuales, como ChatGPT, a dos retos principales. Por un lado, no hay suficientes datos de texto para entrenar los cada vez m\u00e1s numerosos LLM, y los datos de texto s\u00f3lo transmiten un \"conocimiento del mundo\" limitado en el sentido de la f\u00edsica. Por otro, los LLM se basan en la predicci\u00f3n recursiva de la siguiente palabra, sin un componente de planificaci\u00f3n. Por tanto, LeCun considera que los LLM actuales son un avance impresionante, pero estructuralmente limitado.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Extensi\u00f3n de los LLM a los datos de imagen <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLeCun propone entrenar grandes mallas de forma similar a los LLM con datos de imagen, eliminando \u00e1reas de imagen que la malla debe volver a a\u00f1adir. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Por un lado, este enfoque resuelve el problema del texto limitado, ya que hay muchos m\u00e1s datos de im\u00e1genes que de texto. Por otro, las im\u00e1genes pueden generarse f\u00e1cilmente observando el mundo real, mientras que los textos s\u00f3lo pueden escribirlos los humanos. Al igual que los LLM, Yann LeCun espera la aparici\u00f3n de un \"Foundation Model\", es decir, un modelo que construya un conocimiento emergente del mundo de las im\u00e1genes y pueda \"refinarse\" f\u00e1cilmente para aplicaciones espec\u00edficas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEntre otros, Meta IA ha entrenado y \"refinado\" con \u00e9xito un modelo de este tipo \"DINOv2\" para la determinaci\u00f3n de la altura de los \u00e1rboles con fines de vigilancia medioambiental a partir de im\u00e1genes de sat\u00e9lite con datos comparativamente escasos, demostrando as\u00ed la idea de un modelo de base para datos de im\u00e1genes. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Redes jer\u00e1rquicas para planificar el pensamiento<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLeCun propone una nueva arquitectura jer\u00e1rquica (H-JEPA) que permite empezar con una planificaci\u00f3n aproximada, que luego se refina paso a paso. Con ello se pretende superar la limitaci\u00f3n de los LLM de pensar s\u00f3lo de palabra en palabra. Esta idea est\u00e1 a\u00fan en sus primeras fases, pero promete una nueva y apasionante direcci\u00f3n para el desarrollo de la IA. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Nuestra conclusi\u00f3n <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLa historia de las redes neuronales es una historia de innovaciones estructurales, desde CNN y RNN hasta LSTM y Transformer. Las propuestas de LeCun podr\u00edan ser el siguiente paso evolutivo, pero tambi\u00e9n hay otros desarrollos prometedores. Mientras esperamos con impaciencia c\u00f3mo se desarrollan sus ideas, una cosa es cierta: la integraci\u00f3n de los LLM y los datos de imagen es un hito importante. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLas \"Foundation Networks\" basadas en im\u00e1genes podr\u00edan revolucionar la comprensi\u00f3n y el tratamiento autom\u00e1ticos de los datos de im\u00e1genes en los procesos empresariales. Sin embargo, los requisitos de hardware de los modelos de base suelen ser mucho mayores que los de los modelos especializados. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Con nuestras nuevas GPU nVidia H100, en CIB estamos en una posici\u00f3n ideal para comprender y evaluar estos aspectos en nuestro departamento de investigaci\u00f3n y sacar el m\u00e1ximo partido de ellos en nuestros productos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Let\u00b4s CIB!<\/p>

Lea m\u00e1s sobre CIB e Inteligencia Artificial<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Yann LeCun, Chief AI Scientist bei Meta AI Research und Silver Professor am Courant Institute of Mathematical Sciences der New York University, einer der f\u00fchrenden K\u00f6pfe und Pioniere auf dem Gebiet des Deep Learning, gab am vergangenen Freitag in der Bayerischen Akademie der Wissenschaften in M\u00fcnchen einen faszinierenden Ausblick auf die Zukunft dieser aufstrebenden Technologie. … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>","protected":false},"author":246,"featured_media":100223,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[1826,2301],"class_list":["post-100215","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ki-innovation","tag-ki","tag-cib-ki"],"acf":[],"yoast_head":"\nDie Zukunft von Deep Learning: Von Texten zu Bildern und Hierarchien\u00a0 - CIB Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Yann Lecun zeigte 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