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Las instituciones de IA desarrollan modelos heterogéneos para tareas específicas, pero enfrentan desafíos de escasez de datos durante la capacitación. El aprendizaje federado tradicional (FL) respalda solo la colaboración del…
TRAPO ha demostrado ser efectivo para mejorar la precisión fáctica de LLM al fundamentar sus resultados en información externa y relevante. Sin embargo, la mayoría de las implementaciones de RAG…
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han logrado avances significativos en el manejo de múltiples modalidades y tareas, pero aún necesitan mejorar su capacidad para procesar diversas entradas y realizar…
Con el aumento generalizado de los modelos de lenguajes grandes (LLM), la cuestión crítica del “jailbreaking” plantea una seria amenaza. El jailbreak implica explotar las vulnerabilidades de estos modelos para…
Los grandes modelos de lenguaje, basados predominantemente en arquitecturas transformadoras, han remodelado el procesamiento del lenguaje natural. La familia de modelos LLaMA se ha convertido en un ejemplo destacado. Sin…
Los transformadores han encontrado una aplicación generalizada en diversas tareas que abarcan la clasificación de texto, la construcción de mapas, la detección de objetos, el análisis de nubes de puntos…
La formación de modelos de lenguaje grandes (LLM) que puedan manejar de forma natural diversas tareas sin grandes ajustes específicos de las tareas se ha vuelto más popular en el…
Los investigadores enfrentan un desafío formidable dentro del amplio dominio de la ciencia de los materiales: destilar de manera eficiente conocimientos esenciales a partir de textos científicos densamente poblados. Esta…
Los grandes modelos de lenguaje, con sus capacidades de imitación humana, han conquistado a la comunidad de inteligencia artificial. Con capacidades excepcionales de generación y comprensión de texto, modelos como…