De la deriva a la coherencia: estabilizando creencias en LLMs
Descubre cómo LLMs estabilizan creencias en preguntas múltiple opción con resampling y autocoherencia, mejorando coherencia predictiva sin perder precisión.
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Descubre cómo los LLMs estabilizan creencias con muestreo predictivo y fine-tuning, mejorando coherencia sin perder precisión.
Descubre cómo el modelado estructural de distractores en preguntas de opción múltiple mejora la estimación automática de dificultad, logrando R² de 0.83 y 0.71.
Inclusion-of-Thoughts (IoT) estabiliza respuestas de LLMs en opción múltiple filtrando distractores, mejorando razonamiento e interpretabilidad con mínimo coste.