OpenAI GPT-4 Chatbot Search Engine For Microsoft w/ THIS + NEW ChatGPT AI Tool + Nvidia PADL NLP

OpenAI está a punto de integrar GPT-4 en Bing La integración de Microsoft de la última generación de modelos de lenguaje GPT de OpenAI está prevista para dentro de unas pocas semanas. Como parte del reciente anuncio de Microsoft de una inversión multimillonaria. Se espera que GPT-4 y otros modelos de IA se integren en los productos empresariales y de consumo de Microsoft y sean accesibles a través de Azure Cloud. Antes del anuncio, hubo rumores de que Microsoft buscaba mejorar la búsqueda de Bing con ChatGPT o un modelo similar. Sin embargo, según fuentes familiarizadas con el producto y los planes de lanzamiento, la pregunta de modelado no es ChatGPT, sino el muy esperado GPT-4.

Se espera que este nuevo modelo brinde respuestas más rápidas y similares a las humanas con mayor detalle en comparación con ChatGPT, lo que parece probable ya que un modelo más rápido sería ideal para usar en un motor de búsqueda. Esto significa que es posible que Microsoft use una versión más pequeña del modelo. Además, es posible que hayan aplicado optimizaciones a GPT-4, como el modelado disperso y aumentado la cantidad de datos de entrenamiento mientras controlan el tamaño del modelo. Además de esto, OpenAI aparentemente también planea lanzar una aplicación ChatGPT para teléfonos inteligentes, lo que indica la entrada de la compañía en el lucrativo mercado móvil.

Además, se cree que OpenAI está trabajando en una nueva característica para que DALL-E también habilite videos generados por IA, pero no está claro si será un modelo de video de IA generativo para competir con Imagen de Google, o si solo será un video de IA. editor. Recientemente, Sam Altman restó importancia a las proyecciones para GPT-4, apagando la expectativa de un modelo de 100 billones de parámetros, indicando en cambio que GPT-4 se caracterizaría por su eficiencia y calidad de datos en lugar de su conteo de parámetros, lo que hace que el uso previsto de Microsoft para su motor de búsqueda parecen ser una buena opción. Según se informa, con el lanzamiento a solo unas semanas de distancia, la compañía podría lanzar un motor de búsqueda de chatbot de alta calidad antes del lanzamiento planeado de Sparrow por parte de Google.

Además, además de una actualización reciente a ChatGPT para aumentar las habilidades matemáticas y de factualidad, la compañía también ha desarrollado un clasificador de texto generado por IA para identificar el texto generado por los modelos de OpenAI, además de otros modelos de lenguaje de IA, pero su confiabilidad tiene limitaciones. Se supone que el clasificador diferencia entre el texto generado por IA y el escrito por humanos, pero OpenAI reconoce que no es completamente confiable. Al probar un conjunto de textos en inglés, su clasificador clasificó correctamente el 26 % del texto escrito por ChatGPT como probablemente escrito por IA, pero clasificó erróneamente el 9 % de los textos escritos por humanos como generados por IA.

El rendimiento del clasificador disminuye a medida que aumenta el tamaño del modelo de lenguaje generador, lo que significa que los modelos más grandes son más capaces de generar texto similar al humano sin patrones detectables. El clasificador aún no ha sido evaluado en escritos de estudiantes, campañas de desinformación automatizada o transcripciones de chat. Además, el rendimiento del clasificador no se ha probado en textos coescritos por IA y humanos, lo que probablemente sea un caso de uso común para el procesamiento de texto de inteligencia artificial. La empresa reconoce que el texto generado por IA se puede editar fácilmente para evadir el clasificador, y no está claro si el reconocimiento de texto por inteligencia artificial proporcionará una ventaja a largo plazo.

Otros motores de búsqueda también se están uniendo a la carrera de chatbots de IA, ya que el motor de búsqueda líder en China, que se llama Baidu, también se está preparando para lanzar un servicio de chatbot de IA similar a ChatGPT de OpenAI. Según una fuente anónima, esta puede ser la contribución significativa de China a la carrera tecnológica, ya que se rumorea que tienen la intención de integrar su competidor ChatGPT en sus principales servicios de búsqueda en marzo. Además de los avances de OpenAI en el procesamiento del lenguaje natural, Nvidia acaba de revelar su nuevo modelo de IA dirigido por lenguaje para videojuegos llamado PADL, que es un marco que entrena a los controladores dirigidos por lenguaje para la animación de personajes basada en la física mediante el aprendizaje por refuerzo.

Si bien estos modelos pueden producir movimientos realistas , generalmente tienen una interfaz de control limitada. Con PADL, Nvidia pretendía crear una interfaz más versátil utilizando lenguaje natural para descomponer los comportamientos de un personaje en tareas y habilidades. Las tareas representan objetivos de alto nivel, como alcanzar un objetivo, y las habilidades representan acciones de bajo nivel , como caminar o correr, que se utilizan para lograr la tarea. El marco tiene tres etapas: integración de habilidades, donde se aprende un espacio compartido para texto y datos de movimiento a partir de un conjunto de datos de clips, y entrenamiento de políticas de subtítulos, donde las políticas de aprendizaje de refuerzo se entrenan en la integración de habilidades para tareas específicas e imitan habilidades del movimiento . conjunto de datos y control multitarea, donde se combinan múltiples políticas y manejan varias tareas y habilidades. Los codificadores de movimiento e idioma asignan clips y subtítulos a un espacio de incrustación compartido, mientras que un decodificador de movimiento reconstruye el clip original.

Las políticas de control están entrenadas para realizar habilidades utilizando comandos de lenguaje natural y pueden adaptarse a nuevos comandos que no se ven en los datos de entrenamiento. Además, pueden ser entrenados para realizar diferentes tareas de alto nivel. El desarrollo de sistemas que pueden crear movimientos naturales y realistas para personajes simulados ha sido un enfoque en la animación por computadora durante mucho tiempo, pero para que estos sistemas sean prácticos, necesitan no solo generar movimientos de alta calidad, sino también ofrecer una interfaz fácil de usar. y una interfaz flexible para controlar las acciones de un personaje. El lenguaje natural proporciona una forma fácil y precisa de expresar las intenciones de un usuario, y los avances en el procesamiento del lenguaje natural han demostrado la eficacia de las interfaces basadas en el lenguaje para diversas aplicaciones, como la generación de imágenes y la síntesis de programas. PADL permite a los usuarios emitir comandos de lenguaje natural para especificar tareas de alto nivel y habilidades de bajo nivel para que un personaje las realice. Utiliza un método de aprendizaje de imitación adversario para entrenar políticas que asignan comandos de lenguaje a controles de bajo nivel para que el personaje complete la tarea deseada.

PADL también implementa un método de agregación multitarea que utiliza un enfoque de preguntas y respuestas de opción múltiple basado en el idioma para determinar objetivos de alto nivel a partir de los comandos del idioma. La efectividad del marco se demuestra dirigiendo a un personaje humanoide simulado para que realice una amplia gama de habilidades motoras complejas. Es importante utilizar un horario adaptable para equilibrar diferentes objetivos en el proceso de capacitación.

Como el peso de la tarea puede afectar el desempeño del personaje, ya que dirigir al personaje para que realice habilidades incompatibles o no convencionales puede conducir a comportamientos antinaturales . En otro salto hacia el futuro, los dispositivos robóticos portátiles han subido de nivel como resultado de los cuerpos JI-ZAI para cyborgs digitales y su investigación. Más de 50 años después de que se introdujera por primera vez la idea de un cyborg , JI-ZAI ha creado una unidad base portátil que incluye hasta seis brazos robóticos desmontables controlados por el usuario, diseñados para facilitar la interacción social entre múltiples usuarios e investigar posibles interacciones en un cyborg. sociedad. El concepto de un cuerpo JI-ZAI se propone con el objetivo de permitir que las personas vivan de acuerdo con sus propios deseos en la sociedad utilizando una combinación de robótica, aprendizaje automático, tecnología portátil y existencia de cola para avanzar en la edición del cuerpo.

Al adquirir un cuerpo JI-ZAI, uno tiene la capacidad de controlar tanto su cuerpo natural como sus extensiones, tanto en el mundo físico como en el digital. Los detalles del cuerpo JI-ZAI y su estado asociado se han descrito en varios artículos de grupos de investigación relacionados, incluso se han proporcionado revisiones de la literatura que se centran en varios campos como el aumento humano, la robótica y la realidad virtual, las ciencias neurológicas y cognitivas, y las humanidades, que son cruciales para comprender y diseñar el cuerpo JI-ZAI, y los cinco elementos clave de un dispositivo robótico portátil se destacan a través de sus trabajos existentes. Finalmente, se presentan escenarios de ejemplo para demostrar cómo podría ser una sociedad con cuerpo JI-ZAI, con el objetivo de presentarla como un estado deseable para el desarrollo y diseño de humanos aumentados y un paso hacia una sociedad transhumanista multifuncional.