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Astronomía rayos X eventos fotones
Con
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Cecilia Garraffo describe un hallazgo propio relacionado con el análisis de datos de astronomía de rayos X, los cuales son complejos y requieren una formación especializada para su interpretación.
…los modelos fine-tuneados, o sea, ajustados usando Transfer Learning a tareas específicas. Y esto ya lo sabíamos hace poco: que los modelos más generales y más grandes funcionan mejor en tareas específicas que los modelos específicos o ajustados a una tarea. y es lo que encontramos nosotros también en un paper que todavía no publicamos pero con datos de astronomía rayos X que son datos complicados porque no son imágenes ni texto ni espectros, lo que tiene uno de los rayos X son una lista de eventos de fotones se llaman, es la lista de el tiempo en el que el fotón llegó al detector, el lugar en el detector y la energía del fotón y para interpretar esos datos es bastante, un astrónomo de rayos X, tenés que estar muy entrenado en rayos X y te lleva mucho tiempo y bueno, probamos un modelo que te ayuda a hacer eso, modelos que te ayudan a analizar datos, hay varios, hicimos varios porque estamos muy dedicados a eso, pero lo nuevo es que probamos de unirlo a un Modelo de lenguaje. Y lo más usual en general es hacer algo que se llama Contrastive Learning. Uno tiene un modelo para los datos que te da resultados en tareas de datos, por ejemplo, cuál es la temperatura de esta observación, de este evento astrofísico de…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo describe un hallazgo propio relacionado con el análisis de datos de astronomía de rayos X, los cuales son complejos y requieren una formación especializada para su interpretación.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1astronomía rayos x eventos fotonesanálisis datos astronomía rayos xfotón llegó al detector energíacecilia garraffo hallazgo propio…los modelos fine-tuneados, o sea, ajustados usando Transfer Learning a tareas específicas. Y esto ya lo sabíamos hace poco: que los modelos más generales y más grandes funcionan mejor en tareas específicas que los modelos específicos o ajustados a una tarea. y es lo que encontramos nosotros también en un paper que todavía no publicamos pero con datos de astronomía rayos X que son datos complicados porque no son imágenes ni texto ni espectros, lo que tiene uno de los rayos X son una lista de eventos de fotones se llaman, es la lista de el tiempo en el que el fotón llegó al detector, el lugar en el detector y la energía del fotón y para interpretar esos datos es bastante, un astrónomo de rayos X, tenés que estar muy entrenado en rayos X y te lleva mucho tiempo y bueno, probamos un modelo que te ayuda a hacer eso, modelos que te ayudan a analizar datos, hay varios, hicimos varios porque estamos muy dedicados a eso, pero lo nuevo es que probamos de unirlo a un Modelo de lenguaje. Y lo más usual en general es hacer algo que se llama Contrastive Learning. Uno tiene un modelo para los datos que te da resultados en tareas de datos, por ejemplo, cuál es la temperatura de esta observación, de este evento astrofísico de…