Meta lanzará una función que permitirá generar imágenes y textos utilizando inteligencia artificial

Meta lanzará una nueva función que permitirá generar imágenes y textos utilizando inteligencia artificial. Esta función se basará en la predicción de ciertas partes del contenido e imitando el razonamiento humano.

La empresa ha explicado que esta nueva invención es el resultado de una idea del científico jefe de IA de Meta, Yann LeCun, quien fue él que propuso "una nueva arquitectura destinada a superar las principales limitaciones de los sistemas de IA más avanzados", según en un comunicado a través de Blog.

Su idea dio como resultado el Image Joint Embedding predictive Architecture (I-JEPA), una herramienta que recopila datos del mundo exterior, crea un modelo interno de este y compara representaciones abstractas de imágenes, en lugar de comparar los propios píxeles.

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Este modelo de Yann LeCun, busca crear máquinas que puedan aprender modelos internos de cómo funciona el mundo.

De acuerdo con el portal de Publimetro , Meta recordó que los humanos “aprenden una enorme cantidad de conocimientos previos sobre el mundo observándolo de forma pasiva”, un aspecto que considera “clave para posibilitar un comportamiento inteligente”.

Por otro lado, el objetivo de este modelo es predecir la representación de una parte de un contenido, como puede ser una imagen o de un texto, a partir del contexto que le ofrezcan otras partes de la composición.

Una vez I-JEPA recoge toda esta información, se encarga de predecir los píxeles ausentes de una imagen o las palabras que no aparecen en un determinado texto, para darle un sentido natural y realista.

Meta comentó en su blog que a diferencia de otras inteligencias artificiales generativas, la suya utiliza "objetivos de predicción abstractos" para los que se eliminan los detalles innecesarios a nivel de píxel, de modo que permita al modelo aprender características semánticas adicionales.

También en dicho blog la compañía presentan un ejemplo de cómo su IA pudo completar las imágenes de varios animales y un paisaje. El modelo fue capaz de reconocer «semánticamente» qué partes faltaban gracias al contexto: la cabeza del perro o la pata del pájaro.

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Por último, la empresa de Meta dijo que continuara trabajando en ampliar el enfoque de esta herramienta a fin de que aprenda modelos "más generales" con base en modalidades más específicas.

Con Información de Publimetro / Hipertextual/ Excelsior