Meta presentó I-JEPA, su primer modelo basado en la visión de una Inteligencia Artificial (IA) más humana de su científico jefe Yann LeCun, quien propuso una nueva arquitectura destinada a superar las principales limitaciones de los sistemas más avanzados de la actualidad.

Su visión es crear máquinas que puedan aprender de modelos internos de cómo funciona el mundo para que aprendan mucho más rápido, planifiquen cómo realizar tareas complejas y se adapten fácilmente a soluciones desconocidas.

I-JEPA

El modelo I-JEPA (cuyas siglas significan Image Joint Embedding Predictive Architecture, o Arquitectura Predictiva de Integración Conjunta en español) aprende mediante la creación de un modelo interno del mundo exterior, que compara representaciones abstractas de imágenes, en vez de comparar los pixeles mismos.

I-JEPA ofrece un rendimiento sólido en múltiples tareas de visión por computadora y es mucho más eficiente desde el punto de vista computacional que otros modelos de visión por computadoras ampliamente utilizados.

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Las representaciones aprendidas por I-JEPA también se pueden usar para muchas aplicaciones diferentes sin necesidad de un ajuste fino extenso. Meta entrenó un modelo de transformador visual de parámetros de 632 millones con 16 GPU A100 en menos de 72 horas y logra un rendimiento de última generación para la clasificación de tiro bajo en ImageNet, con sólo 12 ejemplos etiquetados por clase.