Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Presentamos String Seed of Thought (SSoT), un nuevo método de estimulación para LLM que mejora el seguimiento de instrucciones probabilísticas (PIF).

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.