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 […]
Meta AI propone la evaluación: un operación de optimización de preferencias para pensar-llm-as-a-jugor
El rápido avance de Modelos de idiomas grandes (LLMS) ha mejorado significativamente su capacidad para crear respuestas de forma larga. Sin retención, evaluar estas respuestas de forma apto y certamen sigue siendo un desafío crítico. Tradicionalmente, la evaluación humana ha sido el estereotipado de oro, pero es costoso, gradual y propenso al sesgo. Para mitigar […]
Google AI propone un situación fundamental para el escalamiento del tiempo de inferencia en modelos de difusión
Los modelos generativos han revolucionado campos como el idioma, la visión y la biología gracias a su capacidad para ilustrarse y tomar muestras de distribuciones de datos complejas. Si aceptablemente estos modelos se benefician de la ampliación durante el entrenamiento a través de mayores datos, bienes computacionales y tamaños de maniquí, sus capacidades de ampliación […]
Salesforce AI Research propone PerfCodeGen: un ámbito sin capacitación que mejoría el rendimiento del código generado por LLM con comentarios de ejecución
Los modelos de jerga egregio (LLM) se han convertido en herramientas esenciales en el avance de software y ofrecen capacidades como ocasionar fragmentos de código, automatizar pruebas unitarias y depurar. Sin confiscación, estos modelos a menudo no logran producir código que no sólo sea funcionalmente correcto sino todavía capaz en tiempo de ejecución. Advenir por […]
Meta AI propone LIGER: un nuevo método de IA que combina sinérgicamente las fortalezas de la recuperación densa y generativa para mejorar significativamente el rendimiento de la recuperación generativa
Los sistemas de recomendación son esenciales para conectar a los usuarios con contenidos, productos o servicios relevantes. Los métodos de recuperación densos han sido un pilar en este campo, utilizando modelos de secuencia para calcular representaciones de medios y usuarios. Sin confiscación, estos métodos exigen importantes fortuna computacionales y almacenamiento, ya que requieren incorporaciones para […]