UniLM vs Gopher

Este artículo presenta UniLM, un modelo de lenguaje unificado previamente entrenado, que sirve como un nuevo punto de referencia para las tareas de comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG). Es único en el uso de una red Transformer compartida que está previamente entrenada en tareas unidireccionales, bidireccionales y de secuencia a secuencia, empleando máscaras especiales de autoatención para el control de predicción contextual. UniLM supera a BERT en el punto de referencia GLUE y sobresale en respuesta a preguntas de SQuAD 2.0 y CoQA, estableciendo nuevos récords en cinco conjuntos de datos de NLG, incluidas mejoras notables en las tareas de resumen de CNN/DailyMail y Gigaword. Los modelos y el código compartido por los autores ayudan a la comunidad de investigación a avanzar más.

Descubra los avances de vanguardia en inteligencia artificial con la exploración de DeepMind de las capacidades de procesamiento del lenguaje en IA. En el centro de esta exploración se encuentra Gopher, un modelo de lenguaje de 280 mil millones de parámetros diseñado para comprender y generar texto similar al humano. El lenguaje sirve como núcleo de la inteligencia humana, permitiéndonos expresar pensamientos, crear recuerdos y fomentar la comprensión.

Al darse cuenta de su importancia, los equipos interdisciplinarios de DeepMind se han esforzado por impulsar el desarrollo de modelos de lenguaje como Gopher, equilibrando la innovación con consideraciones éticas y seguridad. Descubra cómo estos modelos de lenguaje están avanzando en la investigación de la IA al mejorar el rendimiento en tareas que van desde la comprensión lectora hasta la verificación de hechos, al tiempo que identifica limitaciones como los desafíos del razonamiento lógico. También se presta atención a los posibles riesgos éticos y sociales asociados con los grandes modelos lingüísticos, incluida la propagación de prejuicios y desinformación, y las medidas que se están tomando para mitigar estos riesgos.