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La frontera entre modelos de lenguaje aumentados con recuperación y de contexto largo.
Explore la frontera en evolución entre los modelos de lenguaje aumentados por recuperación y los de contexto largo con la investigadora de Princeton Danqi Chen en esta conferencia técnica del Instituto Simons.
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Resumen
Explore la frontera en evolución entre los modelos de lenguaje aumentados por recuperación y los de contexto largo con la investigadora de Princeton Danqi Chen en esta conferencia técnica del Instituto Simons.
Programa de estudio
- Introducción a los Modelos Aumentados con Recuperación
- Visión General de los Modelos de Lenguaje de Larga Contextualización
- Análisis Comparativo: Modelos Aumentados con Recuperación vs. Models de Larga Contextualización
- Técnicas de Integración
- Avances Recientes y Direcciones de Investigación
- Consideraciones Prácticas
- Conclusión
- Sesión de Preguntas y Respuestas
Definición y conceptos básicos
Diferencias clave con los modelos tradicionales
Aplicaciones y casos de uso
Definición y conceptos básicos
Ventajas sobre los modelos de corta contextualización
Ejemplos notables y su impacto
Fortalezas y debilidades
Métricas de rendimiento y puntos de referencia
Estudios de caso
Modelos híbridos que combinan recuperación y larga contextualización
Técnicas para optimizar el rendimiento
Aplicaciones en el mundo real
Investigación de vanguardia por Danqi Chen y otros líderes
Tendencias y desarrollos futuros
Desafíos en la implementación
Gestión de recursos y escalabilidad
Implicaciones éticas y uso responsable
Puntos clave
Preguntas abiertas y áreas para una mayor exploración
Discusión interactiva con los participantes
Abordar preguntas específicas relacionadas con el campo
Asignaturas
Informática
