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miércoles, 12 de junio de 2019

Pythia de fuentes abiertas de Facebook: un marco de aprendizaje profundo

Fuentes abiertas de Facebook Pythia

La comunidad de código abierto está evolucionando como nunca antes. En los últimos tiempos, cada vez más conglomerados de tecnología han comenzado a interesarse en el desarrollo de código abierto y también han liberado algunos de sus recursos secretos en el dominio público.
Dicho esto, hace unos días, un equipo de Facebook de fuente abierta Pythia, un marco de aprendizaje profundo para tareas de visión y lenguaje. Se basa en el marco de PyTorch de código abierto y es compatible con la multitarea en la investigación multimodal de la visión y el lenguaje.
Como ya dije, Pythia está diseñada para tareas de visión y lenguaje que incluyen responder preguntas relacionadas con datos visuales y generar leyendas de imágenes automáticamente. Pythia permite a los investigadores construir, reproducir y comparar modelos de AI sin problemas.
Este marco también incluye elementos de las entradas ganadoras de Facebook en competiciones de IA como VQA Challenge 2018 y Vizwiz Challenge 2018.

Principales características de Pythia

  • Multitarea: Pythia es compatible con la capacitación multitarea y distribuida.
  • Conjuntos de datos: también admite varios conjuntos de datos integrados, incluidos VizWiz, VQA, TextVQA y VisualDialog.
  • Personalización: este marco viene con características de personalización como pérdidas personalizadas, métricas, programación, tablero tensor según los requisitos de los clientes.
  • Sin doparse: Pythia no tiene ninguna opinión sobre el conjunto de datos y las implementaciones de modelos que se construyen sobre él.
  • Medición del rendimiento: Pythia ayuda a medir el rendimiento de los nuevos modelos.
  • Implementaciones de referencia: Pythia hace referencia a algunas implementaciones para mostrar cómo los modelos más avanzados lograron resultados de referencia relacionados.
El objetivo principal de la liberación de Pythia en el dominio público es acelerar los modelos de AI y sus resultados. Todo el mundo sabe que cada vez más compañías están incorporando AI en sus productos con la esperanza de comprender a sus usuarios, brindar mejores servicios, prepararse para el futuro, etc. Sin embargo, existe una brecha entre los desarrolladores normales y las costosas herramientas de desarrollo de AI.
Pythia apuntó a cerrar esa brecha y facilitar a la comunidad la construcción y comparación con sistemas exitosos.
El equipo de Facebook también espera que los investigadores también utilicen este marco para desarrollar un modelo adaptativo de IA que amalgama múltiples tipos de comprensión en una comprensión multimodal más basada en el contexto. Además, el equipo seguirá agregando herramientas, conjuntos de datos, tareas y más para hacer que Pythia sea aún más útil.
También lea:  Google lanza la plataforma AI para desarrolladores y científicos de datos
Al asumir la responsabilidad total de los fallos de seguridad regulares , Facebook se esfuerza por hacer que la plataforma sea mejor y más útil para los usuarios. La compañía también está luchando duramente con noticias falsas y tomando medidas estrictas contra las cuentas y las páginas involucradas en estas actividades. Ayer, Facebook eliminó la página de Natural News con casi 3 millones de seguidores que tenían un historial de empujar engaños.

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