#gpt3 — Public Fediverse posts
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🚨 BREAKING NEWS: "CPUs still kicking! 🎉 In the world of #AI, #Gemma2B 🤖 has allegedly outsmarted GPT-3.5 Turbo, but only by a microscopic margin that no one will ever notice 🔍. Meanwhile, the test results are spun as proof that #CPUs aren't the new dinosaurs 🦕—just in time to be relevant again!"
https://seqpu.com/CPUsArentDead/ #GPT3.5 #TechNews #HackerNews #ngated -
CPUs Aren't Dead. Gemma2B Out Scored GPT-3.5 Turbo on Test That Made It Famous
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
Gráfico: Open Tech / Genuine Impact
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#TheMetalDogArticleList
#Futurism
Nick Cave Unloads on Musicians Using ChatGPT to Write Songs
A known AI hater, Nick Cave has once again gone off on OpenAI's ChatGPT and its imitators being used to mimic real songwriting.https://futurism.com/the-byte/nick-cave-chatgpt-songwriting
#NickCave #GPT3 #Songwriting #ArtificialIntelligence #ExistentialQuestions #MusicalInnovation #InfiniteDetail #Robots
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Nick Cave Unloads on Musicians Using ChatGPT to Write Songs
A known AI hater, Nick Cave has once again gone off on OpenAI's ChatGPT and its imitators being used to mimic real songwriting.https://futurism.com/the-byte/nick-cave-chatgpt-songwriting
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Nick Cave Unloads on Musicians Using ChatGPT to Write Songs
A known AI hater, Nick Cave has once again gone off on OpenAI's ChatGPT and its imitators being used to mimic real songwriting.https://futurism.com/the-byte/nick-cave-chatgpt-songwriting
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Leseempfehlung zum Thema #KI: @hannesbajohr im #Merkur. Weshalb #DALLE2 die bedeutsamere Entwicklung darstellt als #GPT3, wieso #WordEmbeddings basierte Systeme (bislang) Korrelationen, aber nicht Intentionen (und Kausalitäten) reproduzieren können und wie #KI menschlichen Nutzenden "dumme Bedeutung" aufzwingt: https://hannesbajohr.de/wp-content/uploads/2022/11/Bajohr_Dumme_Bedeutung.pdf
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Der #tuwort-Podcast Nr. 8 ist erschienen: Wir sprechen über #GPT3, lachende #Roboter, #Zeitenwende, #WordEmbeddings zur Vermessung von Kultur, Österreichischen #Standard und #LeichteSprache in der Wissenschaftskommunikation. Mit Sandra, @josch und mir. https://www.tuwort.com/index.php/2022/12/23/tuwort-8/ @tuwort
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Der #tuwort-Podcast Nr. 8 ist erschienen: Wir sprechen über #GPT3, lachende #Roboter, #Zeitenwende, #WordEmbeddings zur Vermessung von Kultur, Österreichischen #Standard und #LeichteSprache in der Wissenschaftskommunikation. Mit Sandra, @josch und mir. https://www.tuwort.com/index.php/2022/12/23/tuwort-8/ @tuwort
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🧐 Provo a ripeterlo ancora una volta: non è l'uso di #AI nella generazione di contenuti a produrre spam.
☝️ Si tratta di uno strumento e bisogna saperlo usare bene. Non basta aprire un tool a caso e fare due test.
💡 Se il contenuto che viene pubblicato (magari con un rework) è utile e risponde a dei bisogni, perché dovrebbe essere penalizzato?
#GPT3 #AITextGeneration #IntelligenzaArtificiale
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https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-for-content-and-seo/473823/
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🧐 Recentemente ho fatto dei test usando GPT-3 come generatore di frasi per addestrare un agente conversazionale.
🧠 In questo post, un ricercatore mostra come si può usare #ChatGPT per generare recensioni etichettate con il relativo sentiment.
🤔 Lo scopo? Addestrare un modello di classificazione per effettuare la sentiment analysis.
💡 Le potenzialità sono enormi!#GPT3 #AI #AITextGeneration #conversationalAI
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🧠 #ChatGPT può aiutare nell'analisi #SEO? Potrebbe, sì.
💡 In questa elaborazione, ho chiesto all'algoritmo di estrarre gli argomenti (topic modeling) dalla pagina di un ecommerce, con una sintesi dei concetti.
🦾 Elabora bene e può fare risparmiare tempo. Inoltre, i topic estratti possono diventare il prompt per #GPT3 per creare nuovi contenuti.
⚡ Qui ho usato la versione migliorata rilasciata qualche ora fa in Italia (Dec 15 Version).
