Resumen: Realizamos un análisis exhaustivo de las declaraciones formales e informales en el punto de referencia miniF2F desde la perspectiva de un sistema de inteligencia artificial que tiene la tarea de participar en una Olimpiada de matemáticas que consta de los problemas en miniF2F.
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Resumen: La rápida adopción de modelos de lenguaje grande (LLM) en la atención médica ha ido acompañada de un escrutinio de su supervisión. Los enfoques de monitoreo existentes, heredados del aprendizaje automático (ML) tradicional, se basan en tareas y se basan en la supuesta degradación del rendimiento que surge de la deriva del conjunto de datos.
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Resumen: La proliferación de modelos de lenguaje grande (LLM) de más de 100 mil millones de parámetros con soporte de longitud de contexto de más de 100 mil ha dado como resultado una demanda creciente de memoria en chip para admitir grandes cachés de KV. Técnicas como StreamingLLM y SnapKV demuestran cómo controlar el tamaño de la caché KV manteniendo la precisión del modelo.
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