Francois Charton

La investigación muestra que instrucciones diversas mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje en tareas no vistas.

Explorando cómo los LLMs usan el razonamiento para enfrentar tareas complejas.

Este artículo habla sobre cómo enfrentar el colapso del modelo utilizando una mejor selección de datos y retroalimentación.