¿Qué significa "Aumento de Información"?

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La augmentación de información es un método que se usa para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje y otros sistemas de IA añadiendo datos o contexto extra relevante. Este enfoque ayuda a estos sistemas a tomar mejores decisiones, incluso cuando tienen ejemplos o información limitada.

En términos simples, la augmentación de información le da a los modelos de lenguaje detalles útiles adicionales que tal vez no hayan visto antes. Esto puede venir de varias fuentes, como modelos más grandes que tienen un montón de conocimiento, o combinando diferentes piezas de información para crear un contexto más rico.

El objetivo de la augmentación de información es aumentar la capacidad de estos modelos para entender y predecir resultados. Esto es especialmente útil en situaciones donde no hay suficientes ejemplos etiquetados, lo que hace difícil que el modelo aprenda efectivamente. Al ofrecer más contexto o ejemplos diversos, la augmentación de información ayuda al modelo a ser más fiable y a producir resultados más precisos.

Este método es especialmente valioso cuando los ejemplos utilizados durante el entrenamiento son diferentes de lo que el modelo encuentra después, permitiéndole adaptarse y desempeñarse bien en varios escenarios.