Metala empresa matriz de Facebookpresentó el viernes un conjunto de modelos innovadores de IA desarrollados por su división de investigación, informó Reuters.
Entre las herramientas destacadas se encuentra el “Evaluador Autodidacta“, lo que puede reducir la necesidad de participación humana en la desarrollo de IA proceso. Este desarrollo es un paso importante hacia la creación de sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender de sus propios errores, lo que podría allanar el camino para agentes digitales más autónomos e inteligentes.
Además del evaluador autodidacta, Meta también lanzó actualizaciones de su modelo Segment Anything de identificación de imágenes, una herramienta para acelerar los tiempos de generación de respuestas en modelos de lenguaje grande (LLM) y conjuntos de datos diseñados para respaldar el descubrimiento de nuevos materiales inorgánicos.
Presentado por primera vez en un artículo de investigación de agosto, el Evaluador Autodidacta utiliza la misma técnica de “cadena de pensamiento” empleada por AbiertoAILos últimos modelos. Este enfoque implica dividir tareas complejas en pasos más pequeños para aumentar la precisión en campos como la ciencia, la codificación y las matemáticas.
Fundamentalmente, los investigadores de Meta capacitaron al evaluador completamente con datos generados por IA, eliminando la necesidad de intervención humana durante la fase de capacitación.
Según los investigadores de Meta, la capacidad de la IA para evaluar con precisión otros modelos de IA abre nuevas posibilidades para IA autónoma sistemas que pueden automejorarse. Esto podría conducir al desarrollo de asistentes digitales capaz de realizar una amplia gama de tareas sin intervención humana.
Los modelos de IA que se mejoran a sí mismos también pueden reducir la dependencia del costoso y lento proceso de Aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF), que involucra anotadores humanos especializados que verifican los datos y verifican la precisión de las respuestas generadas por IA.
Jason Weston, uno de los investigadores de Meta, expresó su esperanza de que a medida que la IA se vuelva más avanzada, será cada vez más capaz de verificar su propio trabajo, superando la precisión humana.
Otras empresas, como Google y Anthropic, también han estado explorando el concepto de aprendizaje reforzado a partir de retroalimentación de IA (RLAIF).
Sin embargo, a diferencia de Meta, estas empresas han sido más cautelosas a la hora de lanzar sus modelos al público.
