Creemos que el método de aprendizaje por transferencia es uno de los más prometedores para el desarrollo de una inteligencia artificial general. El aprendizaje por transferencia permite que un modelo aprenda a realizar una tarea a partir de sus experiencias previas en otra tarea, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para entrenar un modelo para una tarea específica. Esto significa que una IA general podría aprovechar los conocimientos y habilidades aprendidos en una tarea para luego aplicarlos a una tarea diferente. Esto le daría a la IA la capacidad de adquirir nuevos conocimientos y habilidades a partir de sus experiencias, lo que le permitiría realizar una variedad de tareas sin necesidad de entrenamiento adicional.
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