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.