Descubre el roadmap para replicar el modelo o1 de OpenAI con aprendizaje por refuerzo: inicialización, recompensas, búsqueda y aprendizaje.
El Roadmap Chino para Replicar el Modelo o1 de OpenAI Leer más »
En el mundo de la inteligencia artificial, las innovaciones no paran de sorprendernos. Una de las más recientes proviene del equipo de investigación de Meta, quienes han presentado una arquitectura revolucionaria conocida como Large Concept Models (LCMs). Esta propuesta, descrita en el paper «Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space«, plantea una
¿Qué es un LCM? Los modelos que procesan conceptos Leer más »
Descubre Bamba-9B, un modelo de IA eficiente que optimiza la arquitectura y procesos en Inteligencia Artificial.
Bamba-9B: Nueva arquitectura Transformer más eficiente Leer más »
Descubre cómo Dynamic Ensemble Reasoning optimiza modelos de lenguaje en inteligencia artificial, mejorando eficiencia y rendimiento.
DER: Dynamic Ensemble Reasoning Leer más »
El Riesgo de «Colapso del Modelo» en Modelos Generativos de IA `El avance de la inteligencia artificial generativa, como los modelos de lenguaje GPT y los modelos de difusión, ha transformado radicalmente la creación de texto e imágenes. Sin embargo, un reciente estudio publicado en Nature titulado «AI models collapse when trained on recursively generated
El Riesgo de «Colapso del Modelo» Leer más »
nGPT: NVIDIA y su Nueva Arquitectura de Transformers Normalizados con Aprendizaje en la Hiperesfera En los últimos años, la arquitectura Transformer se ha convertido en la base de muchos modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural (NLP), como GPT-3, BERT y otros. Sin embargo, a pesar de su éxito, los investigadores siguen explorando mejoras para
nGPT: La Nueva Arquitectura de Transformers más Rápidos y Eficientes Leer más »
En el estudio titulado «Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning» (https://arxiv.org/abs/2409.12917), investigadores de Google DeepMind presentan una innovadora solución al problema de la autocorrección en modelos de lenguaje grandes (LLMs). A través del desarrollo de un método denominado SCoRe (Self-Correction via Reinforcement Learning), este trabajo busca abordar las limitaciones de los enfoques tradicionales
SCoRe: Un Gran Avance en Autocorrección de Modelos de Lenguaje Leer más »
En el mundo de la inteligencia artificial, la precisión en la recuperación de información es clave para ofrecer respuestas útiles y relevantes. Un reciente avance presentado por Anthropic, denominado Contextual Retrieval, ha mejorado significativamente las técnicas actuales, especialmente en el uso de sistemas que emplean Retrieval-Augmented Generation (RAG). A continuación, exploramos cómo esta innovación optimiza
Anthropic Mejora la Recuperación de Información con «Contextual Retrieval» Leer más »
Tutorial Completo para Crear Prompts Con Agentes Expertos En el ámbito del prompt engineering, saber cómo crear prompts es esencial para aprovechar al máximo las capacidades de modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT. Este tutorial está diseñado para explicarte cómo diseñar un prompt multifuncional que coordina múltiples agentes de inteligencia artificial para resolver problemas de
Cómo Crear Prompts con Agentes Expertos Leer más »
Cómo Crear Prompts Detallados para Modelos de IA con Definiciones de Persona Comprensivas 1. Introducción El propósito de este tutorial es enseñarte a diseñar prompts detallados que permitan al modelo de lenguaje adoptar una personalidad específica, completa con detalles sobre sus habilidades, conocimientos y estilo comunicativo. Esto es especialmente útil cuando deseas que el modelo
Prompts Detallados con Definiciones de Persona Leer más »
