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Los modelos de lenguaje grande (LLM) generan respuestas paso a paso conocidas como cadena de pensamientos (COTS), donde cada token contribuye a una narrativa coherente y lógica. Para mejorar la…
En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los métodos RL, como el aprendizaje de refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), se han utilizado para mejorar los resultados del modelo al optimizar…
Los modelos de idiomas grandes (LLM) han demostrado notables capacidades de razonamiento en diversas tareas, con el aprendizaje de refuerzo (RL) que sirve como un mecanismo crucial para refinar sus…
El aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR) ha demostrado ser efectiva para mejorar el razonamiento y las habilidades de codificación de LLMS, particularmente en dominios donde las respuestas de…
El aprendizaje de refuerzo de las recompensas verificables (RLVR) se ha convertido recientemente en un método prometedor para mejorar las habilidades de razonamiento en modelos de idiomas sin supervisión directa.…
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un avance significativo en PNL. Están diseñados para comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Estos modelos están entrenados en enormes conjuntos de…