Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4o | Llama 3:

Resumen:

1.- Las funciones de accesibilidad como los subtítulos en vivo en PowerPoint permiten a todos seguir el ritmo, incluso con acentos fuertes.

2.- La IA ahora puede identificar objetos y acciones en un video, traducirlos, generar un resumen de texto y tener un avatar que lo narre.

3.- En los últimos 50 años, ha habido grandes avances en el reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje y la traducción automática.

4.- Los Modelos de Markov Ocultos proporcionaron un marco probabilístico para combinar conocimiento acústico, fonético y del lenguaje para el reconocimiento del habla en los años 70.

5.- En los años 90, IBM aplicó técnicas estadísticas similares del reconocimiento del habla para ser pionera en la traducción automática estadística.

6.- En los años 2010, el aprendizaje profundo reemplazó los modelos de mezcla gaussiana en el reconocimiento del habla, reduciendo sustancialmente las tasas de error.

7.- Los modelos fundacionales, modelos masivos entrenados en grandes conjuntos de datos para muchas tareas, se han convertido en un nuevo paradigma de IA.

8.- Microsoft creó un modelo fundacional unificado para el habla en 2017, cubriendo muchos dominios, tareas e idiomas en un solo modelo.

9.- Un solo modelo transformer ahora puede hacer reconocimiento del habla, traducción, resumen y más en muchos idiomas simultáneamente.

10.- A pesar del progreso, aún existen disparidades raciales en las tasas de error del reconocimiento del habla, que el campo está trabajando para cerrar.

11.- Z-code es un modelo fundacional que utiliza datos monolingües y paralelos para mejorar la traducción de lenguajes de pocos recursos.

12.- El resumen de texto utiliza una arquitectura codificador-decodificador similar a la traducción automática para condensar documentos en resúmenes cortos.

13.- Los modelos fundacionales que combinan lenguaje, visión, habla, etc. son una tendencia en toda la industria entre las grandes empresas tecnológicas.

14.- Tres lecciones clave de la IA de habla y lenguaje son: 1) Marcos probabilísticos 2) Modelos fundacionales 3) Transformers codificador-decodificador

15.- La visión por computadora enfrenta desafíos de señales 2D/3D, ambigüedad de interpretación y una amplia gama de tareas.

16.- Florence es un modelo fundacional de visión por computadora desarrollado por Microsoft, entrenado en 1 mil millones de imágenes.

17.- Florence utiliza un codificador de imágenes Swin transformer y un codificador de texto transformer, combinando aprendizaje supervisado y auto-supervisado contrastivo.

18.- Florence supera a los modelos más avanzados en 43 de 44 benchmarks de visión por computadora, incluso en configuraciones de cero disparos.

19.- A diferencia de las 22K etiquetas de ImageNet, Florence puede clasificar y subtitular imágenes con 400K conceptos abiertos.

20.- Florence utiliza la comprensión semántica del lenguaje para permitir búsquedas visuales abiertas más allá de las etiquetas de clasificación predefinidas.

21.- La combinación de Florence y GPT-3 permite generar historias creativas sobre imágenes que van más allá de la descripción literal.

22.- Florence permite buscar fotos personales por conceptos visuales sin depender de subtítulos o señales de usuario.

23.- Florence logra resultados de vanguardia en tareas como recorte humano y segmentación de imágenes, incluso para objetos no humanos.

24.- El aprendizaje auto-supervisado permite a Florence pseudo-etiquetar datos y mejorar iterativamente su propia segmentación de imágenes.

25.- Una arquitectura codificador-decodificador permite a Florence sobresalir en la subtitulación de imágenes, incluso para texto dentro de imágenes.

26.- La subtitulación de imágenes de Florence va más allá de la descripción literal para inferir atributos implícitos como las letras de la camiseta de un jugador.

27.- Florence potencia herramientas de accesibilidad como Seeing AI que ayudan a los usuarios con discapacidad visual a interpretar objetos en fotos.

28.- Florence logra un rendimiento sobrehumano en benchmarks como subtitulación de imágenes basada en texto y respuesta a preguntas visuales.

29.- La IA multimodal que combina visión, lenguaje, habla, etc. aún tiene espacio para avanzar aprendiendo de experiencias reales del mundo.

30.- El ponente respondió preguntas del público y ofreció discutir más después de que la sesión concluyera debido a limitaciones de tiempo.

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