Rishabh Agarwal

Este artículo habla sobre el uso de clasificación para funciones de valor en el aprendizaje por refuerzo profundo.

Este artículo revisa los beneficios del aprendizaje de muchos disparos en modelos de lenguaje.

SiT mejora la capacidad de los agentes para generalizar en el aprendizaje por refuerzo a través de la simetría y la atención.

La investigación muestra cómo la decodificación MBR mejora la calidad de la traducción en modelos más pequeños.

Gemma 2 ofrece un alto rendimiento en un tamaño compacto para tareas de lenguaje.

Un estudio revela que los modelos más baratos pueden generar mejores datos de entrenamiento para tareas de razonamiento.

Este método ayuda a las IA a aprender creando y resolviendo desafíos.