Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: El ajuste de instrucciones se ha convertido en una base para desbloquear las capacidades de los modelos preventivos a gran escala y mejorar su rendimiento en tareas complejas. Por lo tanto, la construcción de conjuntos de datos de instrucciones de alta calidad es crucial para mejorar el rendimiento del modelo y la generalización.

Resumen: Proponemos dos enfoques para extender la reconstrucción SCC al entorno infinito. Evaluamos sistemáticamente estas semánticas utilizando los criterios establecidos de Baroni y Giacomin, mostrando en particular que la direccionalidad falla en general.

Resumen: El éxito de los algoritmos de aprendizaje automático está inherentemente relacionado con la extracción de características significativas, ya que juegan un papel fundamental en el rendimiento de estos algoritmos. El centro de este desafío es la calidad de la representación de datos.