Has Generative AI Already Peaked? - Computerphile

Summary

El video discute la idea de que el uso de inteligencia artificial generativa para producir nuevas oraciones e imágenes, y su capacidad para entender imágenes y otros elementos, podría llevar a una inteligencia generalizada. Sin embargo, un nuevo artículo científico cuestiona esta teoría, argumentando que la cantidad de datos necesarios para lograr un rendimiento general de cero disparos en tareas nunca antes vistas sería astronómicamente grande, y posiblemente inalcanzable. El estudio examina el rendimiento de tareas secundarias, como la clasificación o recomendaciones, basadas en el uso de sistemas de empaquetado de CLIP, que usan grandes transformadores de visión y codificadores de texto. Los hallazgos sugieren que para problemas difíciles y conceptos poco representados en los conjuntos de datos, el modelo no será tan efectivo a menos que se cuente con una cantidad masiva de datos. Esto plantea un debate sobre la viabilidad de alcanzar una IA generalista a través del simple aumento de la cantidad de datos y modelos, y si en su lugar se requerirá una nueva estrategia o enfoque en la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento en tareas complejas.

Takeaways

• 📈 La idea detrás de los modelos de inteligencia artificial generativa es que con suficientes pares de imágenes y texto, el modelo aprenderá a distilar lo que hay en una imagen en ese tipo de lenguaje.
• 🤖 Se ha argumentado que con la adición de más y más datos o modelos más grandes, eventualmente se alcanzará una inteligencia general o una IA extremadamente efectiva que funcione en todos los dominios.
• 🧪 Sin embargo, la ciencia no hipotetiza sobre lo que sucede, sino que justifica experimentalmente; por lo que cualquier afirmación de mejora continua debe ser comprobada empíricamente.
• 📉 Un reciente artículo sugiere que la cantidad de datos necesaria para lograr un rendimiento de cero disparos generales (tareas nunca antes vistas) es astronómicamente vasta y potencialmente imposible de alcanzar.
• 📚 Los modelos deClip embeddings utilizan un espacio compartido de embeddings para que las imágenes y el texto tengan una representación numérica similar, lo que se entrena a través de múltiples imágenes y textos.
• 🚀 Estas técnicas se han utilizado en tareas secundarias como la clasificación y recomendaciones, como en sistemas de recomendación de servicios de streaming.
• 🚧 El artículo demuestra que sin cantidades masivas de datos para respaldarlas, no es posible aplicar estas tareas secundarias de manera efectiva en problemas difíciles.
• 📉 Los hallazgos del artículo sugieren que el rendimiento en tareas de IA se vuelve logarítmico y se aplana con el aumento de los datos, lo que indica un posible punto de saturación.
• 🌳 La distribución de clases y conceptos dentro del conjunto de datos no es uniforme, lo que lleva a que algunos conceptos, como las especies de árboles específicas, estén muy subrepresentados.
• 🛠 Aunque los modelos grandes y la retroalimentación humana pueden mejorar el rendimiento, el artículo cuestiona si simplemente acumular más datos será suficiente para abordar tareas difíciles.
• ⚖️ El desafío es encontrar otras formas de abordar tareas difíciles que están subrepresentadas en los textos y búsquedas generales de Internet además de recolectar más datos.
• 🔮 Los avances futuros en IA dependerán de la capacidad de superar los límites actuales de los modelos de变压器 (Transformer) y de encontrar estrategias de aprendizaje automático más eficaces.

Q & A

¿Qué es un clip embedding y cómo se relaciona con la inteligencia artificial generativa?

Un clip embedding es una representación numérica que encapsula el significado de una imagen y un texto, aprendida a partir de pares de imágenes y texto. Se utiliza en inteligencia artificial generativa para producir nuevas oraciones, imágenes, etc., y para entender la relación entre el lenguaje y las imágenes.

¿Por qué la idea detrás de los clip embeddings es que eventualmente se alcanzará una inteligencia general?

La idea es que si se analizan suficientes pares de imágenes y texto, el modelo aprenderá a distilar la esencia de una imagen en un lenguaje similar. Con suficientes imágenes y texto, se espera que el modelo alcance un nivel de inteligencia general que le permita funcionar eficazmente en todos los dominios.

¿Qué argumenta la reciente investigación contra la posibilidad de una inteligencia general a través de la adición de más datos y modelos?

La investigación sugiere que la cantidad de datos necesaria para lograr un rendimiento de cero disparos general (performance en nuevas tareas nunca vistas) es astronómicamente vasta, al punto de ser imposible de alcanzar con los recursos actuales.

¿Cómo se definen los conceptos en el estudio y cuál es su relación con la eficacia de las tareas downstream?

Los conceptos se definen como ideas simples, como 'gato' o 'persona', o más complejas, como una especie específica de gato o una enfermedad. Se examinan 4,000 conceptos diferentes y se evalúa su prevalencia en conjuntos de datos, luego se prueba su rendimiento en tareas downstream como la clasificación cero disparos o sistemas de recomendación.

¿Qué hallazgos muestra la investigación en cuanto a la relación entre la cantidad de datos y el rendimiento en tareas downstream?

La investigación muestra que la relación no es lineal ni exponencial, sino logarítmica, lo que significa que a medida que se agregan más datos, los incrementos en el rendimiento se vuelven menos significativos, hasta alcanzar un punto de platillo.

¿Por qué los sistemas de recomendación como Spotify o Netflix podrían beneficiarse de los clip embeddings?

Porque los clip embeddings pueden generar un espacio compartido de representación para imágenes y texto. Utilizando esta representación, podrían recomendar programas basados en la similitud de sus embeddings con los programas que el usuario ha visto previamente.

¿Cómo afecta la distribución irregular de clases y conceptos en un conjunto de datos la capacidad de un modelo para realizar tareas difíciles?

La distribución irregular conduce a una sobre-representación de ciertos conceptos y una sub-representación de otros, lo que hace que el modelo tenga un peor desempeño en las tareas relacionadas con los conceptos poco representados, al no haber suficientes datos para entrenar el modelo en ellos.

¿Qué sucede cuando un modelo de lenguaje grande es preguntado sobre un tema poco representado en su conjunto de entrenamiento?

El modelo comienza a crear respuestas que son menos precisas y empieza a 'halucinar', es decir, a generar información que no está bien soportada por los datos de entrenamiento, lo que degrada su rendimiento.

¿Qué implicaciones tiene el hallazgo de que la adición de más datos y modelos no mejora significativamente el rendimiento para tareas difíciles?

Implica que para mejorar el rendimiento en tareas difíciles, es necesario encontrar nuevas estrategias de aprendizaje automático o nuevas formas de representar los datos que superen los límites actuales de los modelos basados en Transformers.

¿Cuál es la sugerencia del hablante para mejorar el rendimiento en tareas difíciles que están sub-representadas en los conjuntos de datos?

La sugerencia es que en lugar de simplemente recopilar más y más datos, se debe encontrar otras formas de abordar estas tareas difíciles, posiblemente utilizando técnicas de aprendizaje automático más avanzadas o estrategias de modelado de datos diferentes.

¿Por qué podría ser ineficiente continuar aumentando la cantidad de datos y el tamaño de los modelos para mejorar el rendimiento en tareas específicas?

Puede ser ineficiente debido a que hay un punto de retorno decreciente donde el costo de adición de más datos y aumento del tamaño del modelo supera los beneficios en términos de mejora del rendimiento, especialmente cuando se trata de conceptos sub-representados en los conjuntos de datos actuales.

Outlines

00:00

🤖 Generative AI y su potencial en la inteligencia artificial

El primer párrafo discute la utilización de la inteligencia artificial generativa para crear oraciones y imágenes nuevas. Se explora la idea de que al analizar suficientes pares de imágenes y texto, el AI podría aprender a convertir lo que hay en una imagen en un lenguaje similar. Además, se cuestiona la creencia de que con la adición de más datos y modelos más grandes, la IA alcanzará una inteligencia generalizada. Se menciona un estudio reciente que argumenta lo contrario, es decir, que la cantidad de datos necesaria para lograr un rendimiento general de cero disparos es astronómicamente grande y posiblemente inalcanzable.

05:00

📈 Análisis de datos y conceptos clave en la IA

El segundo párrafo se enfoca en el análisis de datos y conceptos clave en la IA. Se definen conceptos simples y se examina su prevalencia en conjuntos de datos. Luego, se evalúa el rendimiento de tareas descendentes, como la clasificación de cero disparos o sistemas de recomendación, en función de la cantidad de datos disponibles para cada concepto. Se grafica la relación entre el número de ejemplos en el conjunto de entrenamiento y el rendimiento en la tarea, mostrando que el rendimiento tiende a nivelarse a pesar del aumento en la cantidad de datos, lo que sugiere un posible punto de inflexión en la mejora de la IA.

10:01

🌐 Dificultades y soluciones en la representación de datos en la IA

El tercer párrafo aborda las dificultades de representar ciertos objetos o conceptos en la IA debido a su bajo representatividad en los conjuntos de datos de entrenamiento. Se da ejemplos de cómo los modelos de IA pueden tener un rendimiento inferior al solicitarles tareas complejas que no están ampliamente representadas en los datos con los que fueron entrenados. Se argumenta que para mejorar el rendimiento en tareas difíciles, se requerirá encontrar nuevas formas de representar los datos o nuevas estrategias de aprendizaje automático. Además, se menciona el potencial de las empresas con más recursos para mejorar los modelos a través de la retroalimentación humana y otros métodos.

Keywords

💡clip embeddings

Los 'clip embeddings' son representaciones vectoriales que permiten a los modelos de inteligencia artificial relacionar imágenes con texto. En el video, se menciona que a través del entrenamiento con múltiples pares de imágenes y texto, los modelos aprenden a 'distillar' la información de una imagen en una representación lingüística. Esto es fundamental para entender y generar contenido en ambos formatos, y es un tema central en la discusión del video.

💡generative AI

La 'generative AI' se refiere a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para crear contenido original, como oraciones o imágenes nuevas. En el contexto del video, se discute cómo la generative AI puede ser utilizada para producir nuevas representaciones de texto e imágenes, y cómo esto puede llevar a la comprensión más profunda de la información visual.

💡Vision Transformer

El 'Vision Transformer' es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza en la comprensión de imágenes. En el video, se menciona como parte del proceso de entrenamiento de 'clip embeddings', donde se utiliza para procesar y entender la información visual de las imágenes.

💡text encoder

Un 'text encoder' es una parte de un modelo de lenguaje que convierte texto en una representación numérica que luego puede ser utilizada por el modelo para procesos de aprendizaje y comprensión. En el video, se destaca cómo el text encoder trabaja junto con el Vision Transformer para crear un espacio compartido de representación entre texto e imágenes.

💡zero shot performance

El 'zero shot performance' hace referencia a la habilidad de un modelo de IA para ejecutar tareas que no ha visto antes sin necesidad de más entrenamiento. En el video, se cuestiona si la adición de más datos y modelos mejorará significativamente este tipo de rendimiento, que es crucial para la generalización de la IA.

💡data set

Un 'data set' es una colección organizada de datos que se utiliza para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático. En la discusión, se argumenta que la cantidad de datos necesarios para alcanzar un rendimiento generalizado en nuevas tareas es asombrosamente grande, y esto es un punto crítico en la investigación de IA.

💡recommender system

Un 'sistema de recomendación' es una aplicación de IA que sugiere contenido basado en la historial de行為 o preferencias de un usuario. En el video, se sugiere que los 'clip embeddings' podrían ser utilizados para mejorar estos sistemas, al recomendar contenido basado en la similitud de sus representaciones vectoriales.

💡classification

La 'clasificación' es el proceso de etiquetar o categorizar elementos de datos en grupos predefinidos. En el contexto del video, la clasificación es una tarea a la que se aplican los 'clip embeddings', permitiendo al modelo identificar y categorizar diferentes objetos o conceptos en imágenes.

💡overfitting

El 'overfitting' ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a un rendimiento peor en datos no vistos. Aunque no se menciona explícitamente en el video, el concepto está implícito en la discusión sobre la necesidad de equilibrar la cantidad de datos y la complejidad del modelo para evitar este problema.

💡representation learning

El 'aprendizaje de representación' es el proceso de enseñar a un modelo de IA a construir representaciones internas de los datos que capturan información relevante y útil. En el video, este concepto es central, ya que la calidad de las 'clip embeddings' depende de la capacidad del modelo para aprender buenas representaciones de imágenes y texto.

💡plateau

Un 'plato' o 'plateau' en el contexto de aprendizaje automático se refiere a un punto en el que el rendimiento del modelo deje de mejorar a pesar de continuar añadiendo más datos o incrementar la complejidad del modelo. El video sugiere que se puede llegar a un plato en el rendimiento de la IA, lo que implicaría un límite en la mejora que se puede lograr con la adición de más datos.

Highlights

Exploration of clip embeddings and their role in understanding the relationship between images and text.

Discussion on the potential of generative AI to produce new sentences and images.

The concept that analyzing pairs of images and text can lead to a distilled representation of an image's content in language.

Argument that with enough training data and a large network, AI could achieve general intelligence across domains.

The importance of experimental justification over hypothetical claims in scientific inquiry.

Recent paper arguing against the idea that simply adding more data and bigger models will solve complex AI tasks.

The paper suggests that achieving general zero-shot performance on new tasks requires an astronomical amount of data.

Introduction of clip embeddings, which use a shared embedded space for images and text to match their meanings.

Potential applications of clip embeddings in classification, image recall, and recommender systems.

The paper's findings that massive amounts of data are needed to effectively apply downstream tasks for difficult problems.

The challenge of classifying specific subcategories like breeds of cats or tree species due to insufficient data.

The paper's experiments on various concepts, models, and downstream tasks, showing a consistent trend.

Evidence suggesting a plateau in performance improvement despite increasing data and model sizes.

The need for alternative strategies beyond Transformers for better performance on underrepresented tasks.

The paper's analysis of the prevalence of different concepts in datasets and their impact on downstream task performance.

The issue of class imbalance within datasets, leading to varied performance on different tasks.

The potential for companies with more resources to improve models through better data and human feedback.

The anticipation of future developments in AI and whether performance will plateau or continue to improve.

Sponsorship message and invitation to participate in programs run by Jane Street, with a link to their website.

Transcripts

so we looked at clip embeddings right

and we've talked a lot about using

generative AI to produce new sentences

to produce new images and so on and so

to understand images all these kind of

different things and the idea was that

if we look at enough pairs of images and

text we will learn to distill what it is

in an image into that kind of language

so the idea is you have an image you

have some texts and you can find a

representation where they're both the

same the argument has gone that it's

only a matter of time before we have so

many images that we train on and so and

such a big Network and all this kind of

business that we get this kind of

general intelligence or we get some kind

of extremely effective AI that works

across all domains right that's the

implication right the argument is and

you see a lot in the sort of tech sector

from the from some of these sort of um

big tech companies who to be fair want

to sell products right that if you just

keep adding more and more data or bigger

and bigger models or a combination of

both ultimately you will move Beyond

just recognizing cats and you'll be able

to do anything right that's the idea you

show enough cats and dogs and eventually

the elephant just is

implied as someone who works in science

we don't hypothesize about what happens

we experimentally justify it right so I

would say if you're going to if you're

going to say to me that the only upward

trajectory is is going you know the only

trajectory is up it's going to be

amazing I would say go on and prove it

and do it right and then we'll see we'll

sit here for a couple of years and we'll

see what happens but in the meantime

let's look at this paper right which

came out just recently this

paper is saying that that is not true

right this paper is saying that the

amount of data you will need to get that

kind of General zero shot performance

that is to say performance on new tasks

that you've never

seen is going to be astronomically vast

to the point where we cannot do it right

that's the idea so it basically is

arguing against the idea that we can

just add more data and more models and

we we'll solve it right now this is only

one p

and of course you know your mileage may

vary if you have a bigger GPU than these

people and so on but I think that this

is actual numbers right which is what I

like because I want to see tables of

data that show a trend actually

happening or not happening I think

that's much more interesting than

someone's blog post that says I think

this is going what's going to happen so

let's talk about what this paper does

and why it's interesting we have clip

embeddings right so we have an image we

have a big Vision Transformer and we

have a big text encoder which is another

Transformer bit like the sort of you

would see in a large language model

right which takes text strings my text

string today and we have some shared

embedded space and that embedded space

is just a numerical fingerprint for the

meaning in these two items and they're

trained remember across many many images

such that when you put the same image

and the text that describes that image

in you get something in the middle that

matches and the idea then is you can use

that for other tasks like you can use

that for classification you can use it

for image recall if you use a streaming

service like Spotify or Netflix right

they have this thing called a recom

recommended system a recommended system

is where you've watched this program

this program this program what should

you watch next right and you you might

have noticed that your mileage may vary

on how effective that is but actually I

think they're pretty impressive what

they have to do but you could use this

for a recommender system because you

could say basically what programs have I

got that embed into the same space of

all the things I just watched and and

recommend them that way right so there

are Downstream tasks like classification

and recommendations that we could use

based on a system like this what this

paper is showing is that you cannot

apply these effectively these Downstream

tasks for difficult problems without

massive amounts of data to back it up

right and so and the idea that you can

apply you know this kind of

classification on hard things so not

just cats and dogs but specific cats and

specific dogs or subspecies of tree

right or difficult problems where the

the answer is more difficult than just

the broad category that there isn't

enough data on those things to train

these models and way I've got one of

those apps that tells you what specific

species a tree is so is it not just

similar to that no because they're just

doing classification right or some other

problem they're not using this kind of

generative giant AI right the argument

has been why do that silly little

problem where you can do a general

problem and solve all your problems

right and the response is because it

didn't work right that's that's that's

that's why we're doing it um so there

are pros and cons for both right I'm not

going to say that no generative AI is

useful or no or these these models are

incredibly effective for what they do

but I'm perhaps suggesting that it may

not be reasonable to expect them to do

very difficult medical diagnosis because

you haven't got the data set to back

that up right so how does this paper do

this well what they do is they def they

Define these Core Concepts right so some

of the concepts are going to be simple

ones like a cat or a person some of them

are going to be slightly more difficult

like a specific species of cat or a

specific disease in an image or

something like this and they they come

up about

4,000 different concepts right and these

are simple text Concepts right these are

not complicated philosophical ideas

right I don't know how well it embeds

those and and what they do is they look

at the prevalence of these Concepts in

these data sets and then they sh they

they test how well the downstream task

of let's say one zero shot

classification or recall recommended

systems works on all of these different

concepts and they plot that against the

amount of data that they had for that

specific concept right so let's draw a

graph and that will help me make it more

clear right so let's imagine we have a

graph here like this and this is the

number of

examples in our training set of a

specific concept right so let's say a

cat a dog something more difficult and

this is the performance on the actual

task of let's say recommend a system or

recall of an object or the ability to

actually classify as a cat right

remember we talked about how you could

use this for zero shck classification by

just seeing if it embeds to the same

place as a picture of a cat the text a

picture of a cat that kind of process so

this is performance right the best case

scenario if you want to have an all

powerful AI that can solve all the

world's problems is that this line goes

very steeply upwards right this is the

exciting case it goes like like this

right that's the exciting case this is

the kind of AI explosion argument that

basically says we're on the Custer

something that's about to happen

whatever that may be where the scale is

going to be such that this can just do

anything right okay then there the

perhaps slightly more reasonable should

we say pragmatic interpretation which is

like just call it balanced right which

is but there a sort of linear movement

right so the idea is that we have to add

a lot of examples but we are going to

get a decent performance Boost from it

right so we just keep adding examples

we'll keep getting better and that's

going to be great and remember that if

we ended up up here we have something

that could take any image and tell you

exactly what's in it under any

circumstance right that's that's kind of

what we're aiming for and similarly for

large language models this would be

something that could write with

Incredible accuracy on lots of different

topics or for image generation it would

be something that could take your prompt

and generate a photorealistic image of

that with almost no coercion at all

that's kind of the goal this paper has

done a lot of experiments on a lot of

these Concepts across a lot of models

across a lot of Downstream tasks and

let's call this the evidence what you're

going to call it pessimistic now it is

pessimistic also right it's logarithmic

so it basically goes like this right

flattens out it flattens out now this is

just one paper right it doesn't

necessarily mean that it will always

flatten out but the argument is I think

that and it's not an argument they

necessarily make in in the paper but you

know the paper's very reasonable I'm

being a bit more Cavalier with my

wording the suggestion is that you can

keep adding more examples you can keep

making your models bigger but we are

soon about to hit a plateau where we

don't get any better and it's costing

you millions and millions of dollars to

train this at what point do you go well

that's probably about as good as we're

going to get with technology right and

then the argument goes we need something

else we need something in the

Transformer or some other way of

representing data or some other machine

learning strategy or some other strategy

that's better than this in the long term

if we want to have this line G up here

or this line gar up here that's that's

kind of the argument and so this is

essentially

evidence I would argue against the kind

of

explosion you know possibility of but

just you just add a bit more data and we

were on the cusp of something we might

come back here in a couple of years you

know if you're still allow me on

computer file after this absolute

embarrassment of of these claims that I

made um and we say okay actually the

performan has improve improved massively

right or we might say we've doubled the

number of data sets to 10 billion images

and we've got 1% more right on the on on

the classification to which is good but

is it worth it I don't know this is a

really interesting paper because it's

very very fough right if there's a lot

of evidence there's a lot of Curves and

they all look exactly the same it

doesn't doesn't matter what method you

use it doesn't matter what data set you

train on it doesn't matter what your

Downstream task is the vast majority of

them show this kind of problem and the

other problem is that we don't have a a

nice even distribution of classes and

Concepts within our data set so for

example cats you can imagine are over um

emphasized or over represented over

represented yeah over represented in the

data set by an order of magnitude right

whereas specific planes or specific

trees are incredibly under represented

because you just have tree right so I

mean trees are probably going to be less

represented than cats anyway but then

specific species of tree very very

underrepresented which is why when you

ask one of these models what kind of cat

is this or what kind of tree is this it

performs worse than when you ask it what

animal is this because it's a much

easier problem and you see the same

thing in image generation if you ask it

to draw a picture of something really

obvious like a castle where that comes

up a lot in the training set it can draw

you a Fant fantastic castle in the style

of Monet and it can do all this other

stuff but if you ask it to draw some

obscure artifact from a video game

that's barely even made it into the

training set suddenly it's starting to

draw something a little bit less quality

and the same with large language models

this paper isn't about large language

models but the same process you can see

actually already happening if you talk

to something like chap GPT when you ask

it about a really important topic from

physics or something like this it will

usually give you a pretty good

explanation of that thing because that

in the training set but the question is

what happens when you ask it about

something more difficult right when you

ask it to write that code which is

actually quite difficult to write and it

starts to make things up it starts to

hallucinate and it starts to be less

accurate and that is essentially the

performance degrading because it's under

represented in the training set the

argument I think is at least it's the

argument that I'm starting to come

around to thinking if you want

performance on hard tasks tasks that are

under represented on just general

internet text and searches we have to

find some other way of doing it than

just is collecting more and more data

right particularly because it's

incredibly inefficient to do this right

on the other hand we they you know these

companies will they've got a lot more

gpus than me right they're going to

train on on bigger and bigger corpuses

better quality data they're going to use

human feedback to better train their

language models and things so they may

find ways to improve this you know up

this way a little bit as we go forward

but it's going to be really interesting

see what happens because you know will

it Plateau out will we see trap GPT 7

or8 or 9 be roughly the same as chat

dpt4 or will we see another

state-of-the-art performance boost every

time I'm kind of trending this way but

you know it'll be excited to see if it

goes this way take a look at this puzzle

devised by today's episode sponsor Jane

straight it's called bug bite inspired

by debugging code that world we're all

too familiar with where solving one

problem might lead to a whole chain of

others we'll link to the puzzle in the

video description let me know how you to

get on and speaking of Jane Street we're

also going to link to some programs that

they're running at the moment these

events are all expenses paid and give a

little taste of the tech and problem

solving used at trading firms like Jane

Street are you curious are you Problem

Solver are you into computers I think

maybe you are if so well you may well be

eligible to apply for one of these

programs check out the links below or

visit the Jane Street website and follow

the these links there are some deadlines

coming up for ones you might want to

look at and there are always more on the

horizon our thanks to Jane Street for

running great programs like this and

also supporting our Channel and don't

forget to check out that bug bite puzzle