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Los investigadores de Google DeepMind presentan Gemma Scope 2, un conjunto abierto de herramientas de interpretabilidad que expone cómo los modelos de lenguaje Gemma 3 procesan y representan información en…
En este tutorial, pasamos por un flujo de trabajo de ciencia de datos de extremo a extremo avanzado donde combinamos el aprendizaje automático tradicional con el poder de Géminis. Comenzamos…
class DNASequenceClassifier: def __init__(self, sequence_length=200, num_classes=2): self.sequence_length = sequence_length self.num_classes = num_classes self.model = None self.history = None def one_hot_encode(self, sequences): mapping = {'A': 0, 'T': 1, 'G': 2, 'C':…
Si bien las salidas de modelos de lenguaje grande (LLM) parecen coherentes y útiles, los mecanismos subyacentes que guían estos comportamientos siguen siendo en gran medida desconocidos. Como estos modelos…
Los autoencoders escasos son herramientas centrales para analizar cómo funcionan internamente los modelos de lenguaje grandes. Traducir estados internos complejos en componentes interpretables permite a los investigadores dividir las activaciones…
Los modelos de lenguaje grande (LLM) a veces aprenden cosas que no queremos que aprendan y comprendan. Es importante encontrar formas de eliminar o ajustar este conocimiento para mantener la…
¿Por qué, si miramos el panorama general, los modelos de caja negra no son más precisos? Foto por Nathan Cima en desempaquetar Cuando comencé como científico de datos, esperaba utilizar…
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Los avances en IA han dado lugar a sistemas competentes que toman decisiones poco claras, lo que genera preocupaciones sobre el despliegue de IA no confiable en la vida diaria…