CREAM: un nuevo método autorrecompensante que permite al maniquí estudiar de forma más selectiva y exagerar datos de preferencias confiables
Uno de los desafíos más críticos de los LLM es cómo alinear estos modelos con los títulos y preferencias humanos, especialmente en los textos generados. La mayoría de los resultados de texto generados por los modelos son inexactos, sesgados o potencialmente dañinos (por ejemplo, alucinaciones). Esta desalineación limita el uso potencial de los LLM en […]
Este artículo sobre IA de Google presenta la atención selectiva: un nuevo enfoque de IA para mejorar la eficiencia de los modelos de transformadores
Los transformadores han hato una atención significativa correcto a sus poderosas capacidades para comprender y gestar texto similar a un humano, lo que los hace adecuados para diversas aplicaciones como traducción de idiomas, resúmenes y engendramiento de contenido creativo. Operan en saco a un mecanismo de atención, que determina cuánto enfoque debe tener cada token […]