El sesgo de inducción en modelos secuenciales
Investigación muestra que los transformers requieren más datos que las RNN para seguimiento de estado y no comparten pesos entre longitudes. Descubre las diferencias clave.
Investigación muestra que los transformers requieren más datos que las RNN para seguimiento de estado y no comparten pesos entre longitudes. Descubre las diferencias clave.
Descubre cómo datos sintéticos de calidad permiten las primeras leyes de escalado para LLMs en recomendación, superando datos reales.
Descubre cómo la estructura de la tarea invierte la codificación de estado en modelos como Transformers y Mamba. Un estudio revela patrones opuestos en paridad y Dyck.