Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: motivamos y describimos un programa para una teoría formal de la medición de la inteligencia artificial.

Resumen: La adaptación de bajo rango (LORA) tiene un ajuste fino eficiente de parámetros significativamente avanzado de grandes modelos previos a la aparición. Lora aumenta los pesos previamente capacitados de un modelo agregando el producto de dos matrices más pequeñas que juntas forman una actualización de matriz de bajo rango.

Resumen: Las explicaciones contrafactuales (CFS) ofrecen información centrada en el ser humano sobre las predicciones de aprendizaje automático al resaltar los cambios mínimos necesarios para alterar un resultado. Por lo tanto, el CFS puede usarse como (i) intervenciones para la prevención de la anormalidad y (ii) datos aumentados para capacitar modelos robustos.