Dado el panorama en rápida evolución de la Inteligencia Artificial, uno de los mayores obstáculos que suelen encontrar los líderes tecnológicos es la transición de ser “experimentales” a estar “preparados para la empresa”...
Los avances significativos en los modelos de lenguaje grandes (LLM) han inspirado el desarrollo de modelos de lenguaje grandes multimodales (MLLM). Los primeros esfuerzos de MLLM, como LLaVA, MiniGPT-4 e InstructBLIP,...
La capacidad de interpretar con precisión información visual compleja es un objetivo fundamental de los modelos multimodales de lenguaje extenso (MLLM). Trabajos recientes muestran que una percepción visual mejorada...
El notable éxito del preentrenamiento a gran escala seguido de un ajuste fino específico para cada tarea para el modelado del lenguaje ha establecido este enfoque como una práctica estándar. De manera similar, los métodos de visión artificial son...
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) de contexto largo actuales pueden procesar entradas de hasta 100,000 tokens, pero tienen dificultades para generar resultados que excedan incluso una longitud modesta de 2,000...
Los modelos de lenguaje grande (LLM) se utilizan cada vez más para tareas complejas que requieren llamadas de múltiples generaciones, técnicas de indicaciones avanzadas, flujo de control y entradas/salidas estructuradas. Sin embargo, los sistemas eficientes para...
El entrenamiento de grandes modelos multimodales (LMM) de frontera requiere conjuntos de datos a gran escala con secuencias entrelazadas de imágenes y texto en forma libre. Aunque los LMM de código abierto han evolucionado rápidamente, hay...
Fue en 2018, cuando se introdujo por primera vez la idea del aprendizaje por refuerzo en el contexto de un modelo mundial de redes neuronales, y pronto, este fundamental...
La llegada de modelos de IA generativa profunda ha acelerado significativamente el desarrollo de la IA con capacidades notables en generación de lenguaje natural, generación 3D, generación de imágenes y...
La marca de agua LLM, que integra señales imperceptibles pero detectables dentro de los resultados del modelo para identificar el texto generado por los LLM, es vital para prevenir el uso indebido de lenguaje extenso...
Debido a su sólido rendimiento y amplia aplicabilidad en comparación con otros métodos, LoRA o adaptación de bajo rango es uno de los PEFT o parámetros más populares...
Aunque AutoML ganó popularidad hace unos años, los primeros trabajos sobre AutoML se remontan a principios de los años 90, cuando los científicos publicaron los primeros artículos...
El reciente progreso y avance de los modelos de lenguaje grandes ha experimentado un aumento significativo en las capacidades de interacción, comprensión y razonamiento visión-lenguaje. Los marcos modernos logran esto mediante...
Los avances recientes en la arquitectura y el rendimiento de los modelos de lenguaje grande multimodal o MLLM han puesto de relieve la importancia de los datos y modelos escalables para mejorar...
En los marcos modernos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, los transformadores son uno de los componentes más utilizados en varios dominios, incluida la serie GPT y BERT en...