Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen una forma prometedora de simular respuestas humanas a encuestas, reduciendo potencialmente el costo de la recopilación de datos a gran escala.
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Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen un rendimiento de última generación en tareas de generación y comprensión del lenguaje natural. Sin embargo, el despliegue de modelos comerciales líderes para tareas especializadas, como el comercio electrónico, a menudo se ve obstaculizado por altos costos computacionales, latencia y gastos operativos.
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Resumen:Este artículo investiga la complejidad computacional del aprendizaje por refuerzo en un nuevo régimen de aproximación de funciones lineales, denominado realizabilidad parcial $q^{pi}$.
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