Los modelos de aprendizaje automático pueden cometer errores y ser difíciles de usar, por lo que los científicos han desarrollado métodos de explicación para ayudar a los usuarios a comprender cuándo y cómo deben confiar en las predicciones de un modelo.
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Desarrollan nuevo lenguaje que permite a las IAs comunicarse entre sí de forma más eficiente
Microsoft crea lenguaje para mejorar la comunicación entre LLMs
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La IA y los escritores humanos comparten huellas estilísticas, detectan patrones de escritura de las IAs
Las personas escriben con un estilo personal y detalles individuales que las distinguen de otros escritores. Lo mismo hace la IA, incluidos programas de primera línea como Chat GPT, según un nuevo estudio dirigido por la Universidad Johns Hopkins.
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Enseñando a las IA a saber cuándo pedir ayuda para proporcionar respuestas más precisas
Un equipo de científicos informáticos e investigadores de IA de la Universidad de California en San Diego, en colaboración con un colega de la Universidad de Tsinghua, ha desarrollado una táctica que ayuda a los modelos LLM a determinar más fácilmente cuándo necesitan ayuda de una fuente externa para proporcionar una respuesta precisa.
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Sistema fácil de usar facilita la verificación de las respuestas de las IAs
A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de lenguaje de gran tamaño distan de ser perfectos. Estos modelos de inteligencia artificial a veces “alucinan” generando información incorrecta o no respaldada en respuesta a una consulta.
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