Aprendizaje de preferencias calibrado: ranking de etiquetas
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#preferencia
LH-Bench: evaluación de agentes de largo plazo en tareas empresariales subjetivas
Aprende cómo LH-Bench evalúa agentes autónomos en tareas subjetivas empresariales con rúbricas expertas y validación humana.
Alineación de Referencia por Pares: Observable Ordinal a Nivel de Modelo
Descubre cómo medir la alineación de preferencias en modelos de lenguaje con un observable ordinal. Estadística simple y estimadores con concentración.
SCOPE: Evaluación por Pares con Conformal Selectivo
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Colapso de representación en el entrenamiento secuencial posterior de LLMs
Descubre cómo el entrenamiento secuencial de LLMs provoca colapso de representación y qué intervenciones pueden preservar la plasticidad y la generalización.
Alineación federada de preferencias con prior Gumbel-Softmax
Descubre FedVPA-GP: un nuevo marco de aprendizaje federado que personaliza modelos de lenguaje alineando preferencias de usuarios sin exponer datos, superando e
Cuándo y cómo la curación humana resulta contraproducente: Alineación de preferencias bajo el bucle de autoconsumo multimodelo
Riesgo del bucle de autoconsumo multimodelo en alineación de preferencias y curación humana. Descubre sus implicaciones.
Razonamiento fiable con modelos de lenguaje grandes mediante satisfacibilidad máxima basada en preferencias
Cómo lograr razonamiento fiable en LLMs aplicando satisfacibilidad máxima basada en preferencias. Mejora precisión y coherencia en modelos de lenguaje.
Adaptación de recompensa en contexto para modelado robusto de preferencias
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Razonamiento Importa: Mitigar la Alucinación en Modelos de Razonamiento Grandes Multimodales mediante Optimización de Preferencias Condicionada por el Razonamiento
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Cerrando la brecha entre estabilidad y expresividad: Escalado de datos sintéticos y alineación de preferencias para modelos de lenguaje hablado con recursos limitados
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Hipervolumen Esperado Moldeado por Preferencias y Mejora de R2: Cálculo Exacto y Monotonicidad
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Alineando los puntos de referencia de modelos de lenguaje con preferencias por pares
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Alineación multimodal y optimización de preferencias para generar ARN sin entrenamiento. Una técnica novedosa que acelera la investigación en biología sintética y diseño de ARN.
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