HIVE ha sido aceptado en CVPR 2024.
Otros autores son: Chia-Chih Chen, Ning Yu, Zeyuan Chen, Huan Wang, Silvio Savarese, Stefano Ermon, Caiming Xiong
Hemos visto el éxito de ChatGPT, que incorpora feedback humano para alinear el texto generado por grandes modelos lingüísticos con las preferencias humanas. ¿Es posible alinear
Seguir leyendoHe aquí cinco ejemplos específicos del sector sobre cómo un copiloto de IA puede facilitarte la vida laboral.
Seguir leyendoLos grandes modelos lingüísticos son la base de las revolucionarias aplicaciones de IA actuales. En lugar de entrenar un LLM en un conjunto de datos masivo, ahorre tiempo utilizando un modelo existente con indicaciones inteligentes basadas en sus datos. He aquí cómo.
Seguir leyendoTLDR
El aprendizaje a partir de preferencias humanas, concretamente el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF) ha sido un componente reciente clave en el desarrollo de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT o Llama2. Hasta hace poco, el impacto del entrenamiento a partir de la retroalimentación humana en los modelos texto-imagen era mucho más limitado. En este trabajo, Diffusion-DPO,
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