BYORn: Genera tus propias respuestas para defender modelos de visión-lenguaje
Descubre BYORn, método que protege modelos visión-lenguaje durante fine-tuning contra ataques backdoor, mejorando robustez.
#fine-tuning supervisado
Alucinaciones sintéticas, ganancias reales: negativos duros para mitigar FIM
Descubre cómo los modelos frontera generan alucinaciones sintéticas como negativos duros para entrenar modelos de código y reducir alucinaciones +18.8%.
Un buen SFT optimiza para SFT, un mejor SFT prepara para el aprendizaje por refuerzo
Descubre cómo preparar modelos para aprendizaje por refuerzo más allá del SFT. Técnicas clave para optimizar el rendimiento.