Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: El razonamiento lógico moderno con LLM se basa principalmente en el empleo de marcos interactivos complejos que descomponen el proceso de razonamiento en subtareas resueltas a través de indicaciones cuidadosamente diseñadas o que requieren recursos externos (por ejemplo, solucionadores simbólicos) para explotar sus sólidas estructuras lógicas.

Resumen: A medida que el conocimiento y la semántica en la web se vuelven cada vez más complejos, mejorar las capacidades de comprensión y razonamiento de los modelos de lenguajes grandes (LLM) se ha vuelto particularmente importante. Se ha demostrado que las indicaciones de cadena de pensamiento (CoT) mejoran las capacidades de razonamiento de los LLM.

Resumen:La rápida difusión de los grandes modelos lingüísticos (LLM) ha generado preocupación sobre las reacciones sociales que provocan. Investigaciones anteriores documentan actitudes negativas hacia los usuarios de IA, pero aún no está claro si dicha desaprobación se traduce en acciones costosas.