Large-language-models

Esta publicación explora RAPTOR, un enfoque novedoso para modelos de lenguaje aumentados por recuperación que construye una estructura jerárquica de árbol de documentos mediante incrustación, agrupamiento y resumen recursivos. Este método permite la recuperación de información en diferentes niveles de abstracción, mejorando significativamente el rendimiento en tareas complejas de respuesta a preguntas que involucran documentos extensos en comparación con la recuperación tradicional de fragmentos contiguos.

Descubre la guía definitiva sobre los modelos de lenguaje grande (LLMs) con el libro Large Language Models: A Deep Dive. Esta revisión exhaustiva explora cómo el libro conecta la teoría de vanguardia de la IA con aplicaciones del mundo real, ofreciendo perspectivas incomparables sobre los últimos avances, casos de uso prácticos y consideraciones éticas en el campo de los LLMs.

Descubre cómo QwQ-32B, un modelo de 32 mil millones de parámetros, aprovecha el aprendizaje por refuerzo para lograr un rendimiento de vanguardia en razonamiento y uso de herramientas, rivalizando con modelos con un número significativamente mayor de parámetros.

Explora cómo el aprendizaje por refuerzo y modelos de lenguaje grande como o3 de OpenAI están transformando la programación competitiva, superando sistemas especializados sin depender de estrategias elaboradas a mano.

Este artículo desafía la sabiduría convencional de mezclar diferentes modelos de lenguaje grandes (LLMs) en métodos de ensamblaje. Introduce Self-MoA, un enfoque novedoso que agrega salidas solo del LLM de mejor rendimiento, y demuestra su superioridad sobre el Mixture-of-Agents (MoA) estándar en varios benchmarks.