reinforcement learning
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IA razona con pocos datos: avance en aprendizaje
El campo de la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático, ha logrado avances significativos en la capacidad de los modelos de lenguaje para 'razonar'. Tradicionalmente, este razonamiento se ha logrado a través de técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL), donde el modelo apr
Modelos de lenguaje: nueva técnica mejora el razonamiento
Este artículo explora una técnica innovadora para mejorar el razonamiento de los modelos de lenguaje, inspirada en el éxito de algoritmos de búsqueda en árbol como AlphaZero en juegos de mesa. La idea central es aplicar la 'Tree Search Distillation' (Destilación de Búsqueda en Árbol) a modelos de le
Unsloth agiliza el ajuste de modelos Qwen3.5
Unsloth ha simplificado el proceso de ajuste fino (fine-tuning) de los modelos de lenguaje grandes Qwen3.5, una familia de modelos desarrollada por Alibaba. Ahora, usuarios pueden ajustar versiones de 0.8B a 122B de Qwen3.5, incluyendo soporte para ajuste fino tanto de texto como de visión. Unsloth
Apple presenta Ferret-UI Lite: agentes gui en el dispositivo
El desarrollo de agentes autónomos capaces de interactuar con interfaces gráficas de usuario (GUI) es un problema complejo, especialmente cuando se busca que estos agentes sean pequeños y puedan funcionar directamente en dispositivos (on-device), sin depender de una conexión constante a la nube. App
Libro explica RLHF: guía para IA con retroalimentación humana
Nathan Lambert ha publicado un libro introductorio sobre RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), una técnica crucial para el desarrollo y despliegue de sistemas de aprendizaje automático, especialmente modelos de lenguaje. El libro está dirigido a personas con conocimientos cuantitativos
RLHF: Guía para el Aprendizaje con Retroalimentación Humana
Este documento presenta un libro introductorio sobre el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), una técnica crucial para el despliegue de sistemas de aprendizaje automático de última generación. El libro explora los orígenes de RLHF, desde la literatura reciente hasta la conver