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Los investigadores de NVIDIA presentaron ProRL AGENT, una infraestructura escalable diseñada para la capacitación en aprendizaje por refuerzo (RL) de agentes LLM de múltiples turnos. Al adoptar una filosofía de…
¿Cómo se ve una pila de extremo a extremo para agentes terminales cuando se combinan kits de herramientas estructurados, entornos de RL sintéticos y evaluación alineada con puntos de referencia?…
Pokee AI tiene PokeeResearch-7B de código abierto, un agente de investigación profunda de parámetros 7B que ejecuta ciclos de investigación completos, descompone una consulta, emite llamadas de búsqueda y lectura,…
TL;DR: AgentFlow es un marco de agente entrenable con cuatro módulos (Planificador, Ejecutor, Verificador, Generador) coordinados por una memoria y un conjunto de herramientas explícitos. El planificador está optimizado en…
El aprendizaje por refuerzo (RL) ha sido fundamental en el avance de la inteligencia artificial al permitir que los modelos aprendan de sus interacciones con el medio ambiente. Tradicionalmente, el…
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) como ChatGPT-4 y Claude-3 Opus destacan en tareas como generación de código, análisis de datos y razonamiento. Su creciente influencia en la toma de…
En el campo en constante evolución de la lingüística computacional, la búsqueda de modelos que puedan generar sin problemas textos similares a los humanos ha llevado a los investigadores a…
En la alineación del modelo de lenguaje, la eficacia del aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) depende de la excelencia del modelo de recompensa subyacente. Una preocupación…
Hacer que la alineación a través de RLHF sea más escalable mediante la automatización de la retroalimentación humana… (Foto por Mono rock’n roll en desempaquetar) Más allá del uso de…
Un método eficaz para mejorar las habilidades de razonamiento de los LLM es emplear ajuste fino supervisado (SFT) con anotaciones de cadena de pensamiento (CoT). Sin embargo, este enfoque tiene…