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Los LLM pueden pensar mientras están inactivos: los investigadores de Letta y UC Berkeley introducen ‘cómputo de tiempo de sueño’ para reducir los costos de inferencia y aumentar la precisión sin sacrificar la latencia

Los modelos de idiomas grandes (LLM) han ganado prominencia por su capacidad para manejar tareas de razonamiento complejas, transformando aplicaciones de chatbots a herramientas de generación de códigos. Se sabe…

LLMS ahora puede resolver problemas matemáticos desafiantes con datos mínimos: los investigadores de UC Berkeley y AI2 presentan una receta de ajuste fino que desbloquea el razonamiento matemático a través de los niveles de dificultad

Los modelos de lenguaje han hecho avances significativos para abordar las tareas de razonamiento, incluso los enfoques de ajuste finos (SFT) supervisados ​​a pequeña escala (SFT), como la limusina y…