Noticias externas

Resumen:Diseñar indicaciones y procesos de razonamiento óptimos para modelos de lenguaje grandes (LLM) en tareas de dominios específicos es necesario y desafiante en aplicaciones del mundo real.

Resumen: La generación aumentada de recuperación (RAG) permite que los modelos de lenguaje grande (LLM) integren dinámicamente el conocimiento externo durante la inferencia, mejorando su precisión fáctica y adaptabilidad. Sin embargo, los adversarios pueden inyectar conocimiento externo envenenado para anular la memoria interna del modelo.

Resumen: Los ataques de pánico son episodios agudos de miedo y angustia, en los que una intervención oportuna y adecuada puede ayudar significativamente a las personas a recuperar la estabilidad. Sin embargo, los conjuntos de datos adecuados para entrenar dichos modelos siguen siendo escasos debido a cuestiones éticas y logísticas.