Machine Learning / AI

¿Qué es el paralelismo en la inferencia?

¿De dónde surgieron los nuevos pesos y por qué hay más?

¿Qué es el p-tuning?

¿Qué es un umbral (threshold)?

¿Cómo cambian las incrustaciones posicionales Q, K, V?

¿Cómo se coordina entre los agentes LLM?

¿Qué hacer si el modelo no cabe en la GPU durante el entrenamiento adicional?

¿Dónde se encuentran arquitectónicamente las incrustaciones posicionales?

¿Cuál es la idea de Margin Loss?

¿Qué bibliotecas se utilizan para optimizar LLM?

¿Qué métricas existen en PLN?

¿Cómo evaluará G-Eval la calidad?

¿Qué vulnerabilidades existen en los sistemas LLM multiagente?

¿Qué hay en la salida del reordenador?

¿Cuál es la fórmula de Margin Loss?

¿Qué tipos de atención existen?

¿Qué hacer si queremos aprender con 4 ejemplos?

¿Cómo evaluar automáticamente la calidad de un sistema multiagente?

¿Qué es la función de pérdida?

¿Cuáles son los últimos artículos y noticias sobre sistemas multiagente?