Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: La tokenización de codificación de pares de bytes es estadísticamente eficiente para la compresión de vocabulario, pero semánticamente ciega a entidades técnicas estructuradas, fragmentando cantidades físicas, números, unidades y expresiones simbólicas en subpalabras léxicas arbitrarias.

Resumen:La postformación basada en preferencias se ha convertido en un paradigma central para alinear los modelos lingüísticos. Una estrategia común de recopilación de datos es generar un pequeño conjunto de completaciones para cada mensaje y etiquetar los pares de comparación resultantes.

Resumen: Los contextos de los pacientes abarcan cientos de documentos heterogéneos y miles de puntos de datos estructurados, pero los metadatos a nivel de documento que los sistemas de IA necesitan para su recuperación y clasificación están ausentes o incompletos.