Hacia los átomos de los grandes modelos de lenguaje
Descubre cómo la Teoría del Átomo define las unidades fundamentales de los LLM, logrando un 99.9% de fidelidad y 99.8% de estabilidad.
#autoencoders
Hacia Autoencoders Dispersos Identificables
Los nuevos autoencoders dispersos identificables (iSAE) mejoran la estabilidad y precisión en la interpretación de redes neuronales. Aprende más.
Relación entre activaciones atípicas y muerte de características en SAE
Descubre cómo los valores atípicos en las activaciones neuronales provocan la muerte de características en autoencoders dispersos y cómo solucionarlo con centrado de media.
Autoencoders Dispersos superan líneas base en control de LLMs
Los Autoencoders Dispersos (SAEs) superan líneas base simples en el control de LLMs, igualando a LoRA en AxBench. Características seleccionadas con pipeline sup
BioRefusalAudit: Auditoría de la Profundidad de Rechazo en Bioseguridad usando Autoencoders Dispersos Generales y Ajustados a Dominio
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Detección de deriva mediante autoencoding en mundo abierto con reconocimiento de clases novedosas en flujos de datos tabulares no estacionarios
Descubre cómo los autoencoders detectan deriva y clases novedosas en datos tabulares no estacionarios. Mejora tu modelo de machine learning con esta técnica.
Menos es suficiente: Sintetizando datos diversos en el espacio de características de LLM con autoencoders dispersos
Descubre cómo los autoencoders dispersos optimizan la síntesis de datos diversos en LLMs, mejorando su eficiencia y capacidad de representación.
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Aprendizaje de fibrados tangentes y clases características con atlas de autoencoders
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Guiando la ingeniería de datos post-entrenamiento de LLM con las representaciones internas del modelo de autoencoders dispersos
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