Aaditya K. Singh

Investigando cómo los métodos de tokenización afectan las tareas aritméticas en modelos de lenguaje.

Las cabezas de inducción impulsan el aprendizaje adaptativo en los modelos de lenguaje de IA.

Este artículo examina métodos para evaluar la variabilidad en los criterios de evaluación de modelos de lenguaje.

Mejora el entrenamiento del modelo para tareas de programación mediante técnicas efectivas de depuración de datos.

La contaminación de datos afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje y los métodos de evaluación.

Descubre cómo las máquinas aprenden y se adaptan a través de ejemplos y contexto.