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Optimización de LLM para la alineación humana utilizando el aprendizaje de refuerzo Los modelos de lenguaje grande a menudo requieren una fase de alineación adicional para optimizarlos para el uso…
Los sistemas de inteligencia artificial han hecho avances significativos para simular el razonamiento de estilo humano, particularmente las matemáticas y la lógica. Estos modelos no solo generan respuestas, sino que…
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) han ganado prominencia en el aprendizaje profundo, demostrando capacidades excepcionales en varios dominios, como asistencia, generación de…
Al utilizar el pensamiento lingüístico, los modelos de visión-lenguaje amplios (VLM, por sus siglas en inglés) han demostrado capacidades notables como agentes adaptables que pueden resolver una amplia gama de…
En los últimos años, el aprendizaje automático se ha alejado significativamente de la suposición de que los datos de entrenamiento y prueba provienen de la misma distribución. Los investigadores han…
Los modelos futuros deben recibir una retroalimentación superior para que las señales de entrenamiento sean efectivas y así avanzar en el desarrollo de agentes sobrehumanos. Los métodos actuales a menudo…
Los MLLM, o modelos de lenguajes grandes multimodales, han avanzado últimamente. Al incorporar imágenes en modelos de lenguaje grandes (LLM) y aprovechar las capacidades de los LLM, los MLLM demuestran…
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es útil en muchos campos y genera cambios transformadores en la comunicación, el procesamiento de la información y la toma de decisiones. También se…
El equipo de investigadores de NYU y Meta se propuso abordar el desafío del aprendizaje de la manipulación robótica en entornos domésticos mediante la introducción de DobbE, un sistema altamente…
A pesar de tener algunos paralelos con otras cuestiones de modelado de secuencias, como texto, audio o vídeo, las series temporales tienen dos características que las hacen particularmente difíciles. Los…