¿Qué significa "CICATRIZ"?
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SCAR es un método diseñado para hacer que los modelos de lenguaje grande (LLMs) funcionen mejor. Se centra en mantener un estilo consistente en las respuestas que dan los modelos. Al asegurarse de que el estilo de las respuestas sea uniforme, SCAR ayuda a mejorar cómo los modelos entienden y responden a diferentes tareas.
Cómo Funciona SCAR
SCAR considera la manera en que se presentan las respuestas y cómo se componen. Descubre que cuando los datos de entrenamiento tienen un estilo de respuesta consistente, los modelos entrenados con estos datos lo hacen mejor. SCAR clasifica los ejemplos en el conjunto de entrenamiento según cuán consistentes son sus estilos. Esto significa que solo se usan los mejores ejemplos para entrenar.
Beneficios de SCAR
Al usar SCAR, los modelos pueden lograr grandes resultados con menos datos de entrenamiento. En pruebas, los modelos entrenados con SCAR funcionaron igual de bien, o incluso mejor, que aquellos entrenados con todos los datos disponibles. Esto se ha demostrado en tareas como programar y responder preguntas abiertas.
En resumen, SCAR es una herramienta efectiva para mejorar el proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje al enfocarse en la consistencia del estilo de las respuestas.