Enmascaramiento causal en datos espaciales: un caso teórico de la información para aprender conjuntos de datos espaciales con modelos de lenguaje unimodales
Resumen: Los modelos de lenguaje se diseñan tradicionalmente en torno a un enmascaramiento causal. En dominios con estructura espacial o relacional, el enmascaramiento causal a menudo se considera inapropiado y, en su lugar, se utilizan linealizaciones secuenciales.
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2 noviembre, 2025
