Documentos de investigación de LLM de 2025 Deberías observar
2025 como año ha sido el hogar de varios avances cuando se manejo de grandes modelos de idiomas (LLM). La tecnología ha enfrentado un hogar en casi todos los dominios imaginables y se está integrando cada vez más en los flujos de trabajo convencionales. Con tanto sucedido, es una tarea difícil para realizar un seguimiento […]
Ether0: A 24B LLM entrenado con refuerzo de enseñanza RL para tareas avanzadas de razonamiento químico
Los LLM mejoran principalmente la precisión mediante la escalera de datos de pre-entrenamiento y fortuna informáticos. Sin incautación, la atención ha cambiado con destino a la escalera alternativa adecuado a la disponibilidad de datos finitos. Esto incluye capacitación en el tiempo de prueba e escalera de enumeración de inferencia. Los modelos de razonamiento mejoran el […]
Mastering LLM puntajes de equidad para IA ética
Las calificaciones de equidad, en cierto modo, se han convertido en la nueva brújula pudoroso para LLM más allá de la precisión básica en el ámbito del progreso de la IA. Tales criterios de stop nivel aportan sesgos de luz no detectados por las medidas tradicionales, registrando diferencias basadas en grupos demográficos. Entregado que los […]
Los investigadores de Apple y Duke presentan un enfoque de estudios de refuerzo que permite a los LLM proporcionar respuestas intermedias, mejorando la velocidad y la precisión
El razonamiento de COT grande progreso el rendimiento de los modelos de jerigonza excelso en tareas complejas, pero viene con inconvenientes. El método pintoresco de «pensar y respuesta» ralentiza los tiempos de respuesta cerca de debajo, interrumpiendo las interacciones en tiempo vivo como las de los chatbots. Igualmente corre el aventura de inexactitudes, ya que […]
¿Los LLM efectivamente pueden fallar con razonamiento? Los investigadores de Microsoft y Tsinghua introducen modelos de razonamiento de recompensas para subir dinámicamente el calculador de tiempo de prueba para una mejor columna
El educación de refuerzo (RL) ha surgido como un enfoque fundamental en la capacitación de LLM, utilizando señales de supervisión de la feedback humana (RLHF) o las recompensas verificables (RLVR). Si admisiblemente RLVR se muestra prometedor en el razonamiento matemático, enfrenta limitaciones significativas adecuado a la dependencia de las consultas de capacitación con respuestas verificables. […]
Bytedance presenta QuadMix: un entorno de IA unificado para la calidad y diversificación de datos en el examen previo LLM
La eficiencia previa a la pico y la universalización de modelos de idiomas grandes (LLM) están significativamente influenciados por la calidad y la diversificación del corpus de capacitación subyacente. Las tuberías de curación de datos tradicionales a menudo tratan la calidad y la diversificación como objetivos separados, aplicando filtrado de calidad seguido de estabilidad de […]
Amazon Bedrock Optimization Undives LLM Aplicaciones Innovación para Yuewen Group
Liga yuewen es un líder universal en letras en tendencia y operaciones IP. A través de su plataforma en el extranjero Webnovelha atraído a unos 260 millones de usuarios en más de 200 países y regiones, promoviendo la letras web china a nivel mundial. La compañía igualmente adapta novelas web de calidad a películas, animaciones […]
Capacitación de LLM para autodoxificar su idioma | MIT News
A medida que maduramos desde la infancia, nuestro vocabulario, así como las formas en que lo usamos, crece, y nuestras experiencias se vuelven más ricas, lo que nos permite pensar, razonar e interactuar con otros con especificidad e intención. En consecuencia, nuestras elecciones de palabras evolucionan para alinearse con nuestros títulos personales, ética, normas culturales […]
¿Cómo piensan los LLM como Claude 3.7?
¿Alguna vez se preguntó cómo piensa Claude 3.7 al ocasionar una respuesta? A diferencia de los programas tradicionales, las habilidades cognitivas de Claude 3.7 se basan en patrones aprendidos de grandes conjuntos de datos. Cada predicción es el resultado de miles de millones de cálculos, pero su razonamiento sigue siendo un rompecabezas confuso. ¿En realidad […]
Meta AI propone atención múltiple (MTA): un nuevo método de atención que permite a los LLM habilitar sus pesos de atención en múltiples consultas y vectores secreto
Los modelos de verbo conspicuo (LLM) se benefician significativamente de los mecanismos de atención, lo que permite la recuperación efectiva de la información contextual. Sin secuestro, los métodos de atención tradicionales dependen principalmente de la atención de un solo token, donde cada peso de atención se calcula a partir de un solo par de consultas […]