Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) han demostrado capacidades en la comprensión de audio, pero las evaluaciones actuales pueden ocultar debilidades fundamentales en el razonamiento relacional.

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden proponer reglas en lenguaje natural, evitando la necesidad de un espacio de predicados predefinido en el aprendizaje de reglas tradicional.

Resumen: En el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, los modelos de recompensa basados ​​en preferencias desempeñan un papel central a la hora de alinear grandes modelos de lenguaje con el comportamiento alineado con los humanos.