Investigación
Explorando la IA general, los desafíos de escalamiento y el futuro de la IA generativa multimodal
La próxima semana, la comunidad de inteligencia artificial (IA) se reunirá para el 2024 Conferencia internacional sobre aprendizaje automático (ICML). La conferencia, que se celebrará del 21 al 27 de julio en Viena (Austria), es una plataforma internacional para mostrar los últimos avances, intercambiar ideas y dar forma al futuro de la investigación en IA.
Este año, los equipos de Google DeepMind presentarán más de 80 artículos de investigación. En nuestro stand, también exhibiremos nuestro modelo multimodal en el dispositivo. Géminis Nanonuestra nueva familia de modelos de IA para la educación llamada AprendeLM y haremos una demostración TacticAIun asistente de inteligencia artificial que puede ayudar con las tácticas de fútbol.
Aquí presentamos algunas de nuestras presentaciones orales, destacadas y en póster:
Definiendo el camino hacia la IAG
¿Qué es la inteligencia artificial general (IAG)? La frase describe un sistema de IA que es al menos tan capaz como un ser humano en la mayoría de las tareas. A medida que los modelos de IA sigan avanzando, definir cómo podría ser la IA general en la práctica será cada vez más importante.
Presentaremos un marco para Clasificación de las capacidades y comportamientos de los modelos IAGEn función de su rendimiento, generalidad y autonomía, nuestro artículo clasifica sistemas que van desde calculadoras no basadas en IA hasta modelos de IA emergentes y otras tecnologías novedosas.
También demostraremos que La apertura es fundamental para construir una IA generalizada que va más allá de las capacidades humanas. Si bien muchos avances recientes de la IA se basaron en datos existentes a escala de Internet, los sistemas abiertos pueden generar nuevos descubrimientos que amplíen el conocimiento humano.
En ICML, haremos una demostración de Genie, un modelo que puede generar una variedad de entornos jugables basados en indicaciones de texto, imágenes, fotos o bocetos.
Escalar sistemas de IA de manera eficiente y responsable
El desarrollo de modelos de IA más grandes y capaces requiere métodos de entrenamiento más eficientes, una alineación más estrecha con las preferencias humanas y mejores protecciones de la privacidad.
Le mostraremos cómo utilizar Clasificación en lugar de técnicas de regresión. facilita la ampliación de los sistemas de aprendizaje de refuerzo profundo y el logro de un rendimiento de vanguardia en diferentes dominios. Además, proponemos un enfoque novedoso que predice la distribución de las consecuencias de las acciones de un agente de aprendizaje de refuerzoayudando a evaluar rápidamente nuevos escenarios.
Nuestros investigadores presentan una enfoque de mantenimiento de la alineación que reduce la necesidad de supervisión humana y una Nuevo enfoque para ajustar los modelos de lenguaje grandes (LLM)basado en la teoría de juegos, alinea mejor el resultado de un LLM con las preferencias humanas.
Nosotros Criticar el enfoque de los modelos de entrenamiento con datos públicos y solo ajustarlos con entrenamiento “diferencialmente privado”y argumentan que este enfoque puede no ofrecer la privacidad o utilidad que a menudo se afirma que ofrece.
VideoPoet es un modelo de lenguaje grande para la generación de videos de toma cero.
Nuevos enfoques en IA generativa y multimodalidad
Las tecnologías de inteligencia artificial generativa y las capacidades multimodales están ampliando las posibilidades creativas de los medios digitales.
Te lo presentaremos VídeoPoetaque utiliza un LLM para generar video y audio de última generación a partir de entradas multimodales que incluyen imágenes, texto, audio y otros videos.
Y compartir Genio (entornos interactivos generativos), que pueden generar una variedad de entornos jugables para entrenar agentes de IA, basados en indicaciones de texto, imágenes, fotografías o bocetos.
Por último, presentamos Lente mágicaun novedoso sistema de recuperación de imágenes que utiliza instrucciones de texto para recuperar imágenes con relaciones más ricas más allá de la similitud visual.
Apoyando a la comunidad de IA
Estamos orgullosos de patrocinar ICML y fomentar una comunidad diversa en IA y aprendizaje automático al apoyar iniciativas lideradas por Discapacidad en la IA,Queer en IA,LatinX en la IA yMujeres en el aprendizaje automático.
Si estás en la conferencia, visita los stands de Google DeepMind y Google Research para conocer a nuestros equipos, ver demostraciones en vivo y obtener más información sobre nuestra investigación.