Agrega un agente LLM para el razonamiento a largo plazo con compresión de memoria y uso de herramientas mediante la creación de una carpeta contextual - Mejora la eficiencia en tus proyectos y tareas con esta tecnología avanzada.
Optimización del razonamiento a largo plazo mediante la aplicación de un agente de aprendizaje profundo y la compresión de memoria, con la capacidad adicional para utilizar herramientas. Aporta una mejora en tareas complejas y prolongadas.
Implementación en Python para la integración de un agente LLM (modelo de lenguaje masivo) en sistemas de razonamiento de larga duración. Este código utiliza compresión y herramientas de entrenamiento para mejorar el contexto y la performance del modelo, lo cual es útil para una amplia gama de tareas como procesamiento de lenguaje natural y generación automática de contenido.
Aprende cómo utilizar la reforzación en el aprendizaje de refuerzo para construir razonamiento durante el entrenamiento inicial, y así optimizar tus modelos de IA.
En este artículo se presenta un método innovador para la optimización de modelos de lenguaje profundos mediante el uso de cadenas alternadas entre latentes y explícitas, con enfoque en el principio del entropía. Este enfoque mejora significativamente la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje sobre textos complejos y abiertos.
Este trabajo analiza la evolución arquitectónica de sistemas de información para grandes modelos de lenguaje, enfocándose en el paso de la recuperación a razonamiento. Investiga cómo estas herramientas han cambiado para mejorar la comprensión y la generación de texto humanoide.
Explora cómo los modelos de razonamiento generativo en la inteligencia artificial no razonan realmente, a pesar de su apariencia contraria. Aprende más sobre este tema interesante en nuestro artículo.
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