Tema: Ajuste Fino
2025
Mejorando la Generalización de Modelos de Lenguaje: Inferencias en Contexto
Un estudio de Google DeepMind explora mejoras en la generalización mediante técnicas innovadoras de aprendizaje en inteligencia artificial.
2024
MultiCritique revoluciona la capacidad crítica de los modelos de lenguaje
Un novedoso enfoque multi-agente eleva la precisión en la generación de críticas para LLMs
2024
La Importancia del Ajuste Fino en Redes Neuronales Profundas
El ajuste fino supera a los criterios de poda para mejorar la robustez y eficiencia en redes neuronales.
2024
S EMI E VOL: Avances en el Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje a través de Datos Semi-supervisados
Un innovador enfoque semisupervisado optimiza la adaptación de grandes modelos de lenguaje, enfrentando los desafíos del aprendizaje supervisado.
2024
Resurgencia de Conceptos: Una Nueva Vulnerabilidad en Modelos de Difusión
Investigadores revelan cómo modelos de IA pueden reintroducir conceptos previamente olvidados, desafiando prácticas actuales de ajuste y desaprendizaje.
2024
Modelos de Lenguaje: Desafíos y Avances en la Interpretación Ética Ambigua
Un estudio revela las dificultades y mejoras de los modelos de lenguaje al interpretar juicios morales humanos
2024
SparseGrad revoluciona el ajuste fino de modelos Transformer
El método optimiza la eficiencia de parámetros brillante sobrepasando estándares previos