Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: La evaluación de modelos de lenguajes grandes (LLM) es crucial tanto para evaluar sus capacidades como para identificar problemas de seguridad o solidez antes de su implementación.

Resumen: Adoptamos un protocolo de evaluación de doble vía que refleja la implementación: (i) ablaciones A/B en línea a gran escala para aislar la utilidad de cada fuente de retroalimentación, y (ii) pruebas fuera de línea de pocas tomas en puntos de referencia de conocimiento intensivo.

Resumen: La generación de recuperación aumentada (RAG) mejora los modelos de lenguajes grandes (LLM) al integrar fuentes de conocimiento externas para abordar sus limitaciones en el acceso a información actualizada o especializada. Una estrategia natural para aumentar la probabilidad de recuperar información relevante es ampliar la cantidad de documentos recuperados.