🤖 Progrès de l'IA : l'avenir des données synthétiques, de la robotique et de la vision GPT
L'intelligence artificielle (IA) progresse à un rythme sans précédent, et les récents développements suggèrent qu'elle ne ralentit pas de sitôt. Dans cet article, nous explorerons l'avenir de l'IA dans la robotique, l'audio et la vision, et fournirons des conseils pratiques sur l'utilisation de GPT Vision. Nous comparerons également GPT Vision à d'autres modèles tels que Bard et Lava. Mais d'abord, jetons un coup d'œil au potentiel des données synthétiques.
📊 Données synthétiques : l'avenir de l'IA
Les données synthétiques sont générées par des algorithmes informatiques et peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d'IA. Elles sont plus sûres, moins chères et infiniment évolutives par rapport aux données du monde réel. Guia One de Wave est un exemple de modèle qui a été entraîné sur des données synthétiques. Il a été entraîné sur moins de 100 Nvidia A1 100s et peut générer des données illimitées, y compris des exemples adversaires. Les données synthétiques ne sont pas seulement destinées à la conduite autonome ; elles peuvent également être utilisées dans la robotique du monde réel. UNIS de l'UC Berkeley, Google DeepMind, du MIT et de l'Université de l'Alberta peut simuler une gamme de choses comme dévoiler du dentifrice et prendre le dentifrice en plusieurs étapes. Des données d'entraînement illimitées pour la robotique peuvent être utiles pour planifier une série d'actions et les visualiser toutes en interne. L'exactitude de ces simulations suit les mêmes lois d'échelle que les grands modèles de langage.
🤖 Robotique : l'avenir de l'IA
La robotique humanoïde a été freinée par un manque de données, mais avec les données synthétiques, nous pouvons nous attendre à voir plus de démonstrations comme UNIS dans un avenir proche. Le célèbre robot Tesla appelé Optimus est un exemple de robot humanoïde qui pourrait être utile pour plier le linge ou promener le chien. Cependant, il pourrait n'être disponible que pour les riches en raison des coûts prohibitifs. Le robot de Disney est non seulement incroyablement mignon, mais il peut également supporter qu'un tapis lui soit retiré et peut être poussé sans tomber. Il a été principalement imprimé en 3D et entraîné sur des données réelles et synthétiques. L'exactitude de toutes ces simulations suit les mêmes lois d'échelle que les grands modèles de langage.
🔍 GPT Vision : l'avenir de l'IA
GPT Vision est un nouvel outil qui permet aux développeurs de créer des applications capables d'analyser des images et de les décrire. Il peut être utilisé pour des boucles de rétroaction comme celle démontrée par Dar 3, qui peut créer un mod de café qui dit "pensons gorgée par gorgée". GPT Vision peut répondre aux questions sur ce point JSON et fournir des mesures pour chacun en fonction de la correspondance entre les caractères affichés et le texte. La génération de texte dans les images sera bien meilleure l'année prochaine, et la génération d'images et la synthèse vocale sont tellement bonnes que des arrestations commenceront dès l'année prochaine pour les deepfakes. Nous grimpons rapidement de l'autre côté de la vallée de l'étrange.
🤖 Conseils et comparaisons pour GPT Vision
GPT Vision peut commettre de légères erreurs dans les tableaux, ce qui peut entraîner des réponses incorrectes. Pour réduire les chances d'erreurs mineures, donnez-lui trois angles différents du même graphique. Recréez les données à partir des tableaux et vérifiez s'il y a des différences et résolvez-les par un vote majoritaire. GPT Vision peut analyser des images et les décrire, mais il ne peut pas encore aider avec les images de personnes. Bard et Lava peuvent également analyser des images, mais ils ont leurs limites. Bard peut remarquer quand une tasse de café oublie le "b" dans "gorgée par gorgée", tandis que Lava peut moins bien faire en affirmant que le Brésil a le plus faible pourcentage de population visitant le zoo.
🎉 Points forts
- Les données synthétiques sont plus sûres, moins chères et infiniment évolutives par rapport aux données du monde réel.
- UNIS de l'UC Berkeley, Google DeepMind, du MIT et de l'Université de l'Alberta peut simuler une gamme de choses comme dévoiler du dentifrice et prendre le dentifrice en plusieurs étapes.
- GPT Vision est un nouvel outil qui permet aux développeurs de créer des applications capables d'analyser des images et de les décrire.
- La génération de texte dans les images sera bien meilleure l'année prochaine, et la génération d'images et la synthèse vocale sont tellement bonnes que des arrestations commenceront dès l'année prochaine pour les deepfakes.
❓ FAQ
Q : Qu'est-ce que les données synthétiques ?
R : Les données synthétiques sont générées par des algorithmes informatiques et peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d'IA. Elles sont plus sûres, moins chères et infiniment évolutives par rapport aux données du monde réel.
Q : Qu'est-ce que GPT Vision ?
R : GPT Vision est un nouvel outil qui permet aux développeurs de créer des applications capables d'analyser des images et de les décrire.
Q : Quelles sont les limitations de Bard et Lava ?
R : Bard peut remarquer quand une tasse de café oublie le "b" dans "gorgée par gorgée", tandis que Lava peut moins bien faire en affirmant que le Brésil a le plus faible pourcentage de population visitant le zoo.
Q : Quel est l'avenir de l'IA dans la robotique ?
R : Avec les données synthétiques, nous pouvons nous attendre à voir plus de démonstrations comme UNIS dans un avenir proche. Le célèbre robot Tesla appelé Optimus est un exemple de robot humanoïde qui pourrait être utile pour plier le linge ou promener le chien.
Q : Quel est l'avenir de l'IA dans la génération d'images et la synthèse vocale ?
R : La génération d'images et la synthèse vocale sont tellement bonnes que des arrestations commenceront dès l'année prochaine pour les deepfakes.
