Figuras de la IA
Los mejores pódcasts, videos y entrevistas con Diogo Almeida
Diogo Almeida es cofundador de TypeSafe AI, trabajó en OpenAI y figura entre los autores del artículo InstructGPT. En sus charlas recientes se pregunta por qué un modelo que impresiona a una persona todavía puede fallar al trabajar por su cuenta. Una entrevista anterior permite conocer los problemas de ingeniería que le interesaban antes.
Puedes verificar su cargo actual y trayectoria en el equipo de TypeSafe y en el artículo InstructGPT.
Empieza por su postura actual y luego vuelve al origen
La primera charla distingue entre ayudar a una persona y completar una tarea sin supervisión. La segunda cuestiona el objetivo de entrenamiento del RLHF. Después, el pódcast de 2016 y la charla de GOTO de 2017 muestran dos etapas anteriores de su trabajo. Todo el contenido está en inglés. Las transcripciones te ayudan a localizar sus ideas sobre RLHF y automatización y a compararlas con el contexto original.
Para ver ejemplos de integración con la API de Jev y conversar con otros desarrolladores, visita la guía independiente Jev AI Dev.
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Dos charlas para entender su postura actual
La primera plantea el problema general; la segunda examina el entrenamiento con preferencias humanas.
Trayectoria e ideas
De OpenAI a TypeSafe: las preguntas de Almeida
Separar su investigación, sus argumentos actuales y las afirmaciones sobre el producto ayuda a entender mejor cada pieza.
- ¿Quién es Diogo Almeida?
- Es cofundador y director ejecutivo de TypeSafe AI. Antes trabajó en OpenAI y Google Brain, y fue coautor del artículo InstructGPT.
- ¿Qué hizo en OpenAI?
- Participó en InstructGPT, una investigación sobre cómo el feedback humano mejora el seguimiento de instrucciones. Hoy plantea si una respuesta que satisface a un evaluador sirve también para terminar una tarea sin vigilancia.
- ¿Qué une sus intervenciones antiguas con las recientes?
- En 2016 habló de las dificultades prácticas de los sistemas de aprendizaje profundo; en 2017, de lo que podían y no podían hacer. Sus charlas recientes se centran en la distancia entre resultados llamativos y automatización confiable.
- ¿Qué papel tiene Jev?
- TypeSafe presenta Jev como un modelo que devuelve decisiones tipadas y probabilidades para usarlas en software. Las charlas explican por qué siguieron ese camino; su utilidad concreta depende de pruebas con los datos y costos de error de cada tarea.
Mirada anterior
Una entrevista sobre los retos de ingeniería
Permite comparar sus preocupaciones de entonces con su interés actual por la confiabilidad.
Charla de archivo
Cómo veía el aprendizaje profundo en 2017
En GOTO, Almeida repasa qué problemas podía resolver entonces y cuáles seguían siendo difíciles. Es contexto histórico, no una charla sobre Jev.
El modelo
Mira qué responde Jev AI Model
Después de escuchar a Almeida, comprueba en las demostraciones qué decisiones devuelve el modelo de TypeSafe.
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