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María RibesBorja TosarGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor Socasbayesian priors distribuciones a prioridistribuciones a priori maria ribesconfirmación o corrección francis y héctoraprendizaje rápido del lenguajedestilación de priores bayesianasprocesamiento del lenguaje natural maria ribespublicación en nature communicationsFrancis VillatoroHéctor SocasBayesian priorsMaría RibesNature Communications
Destilación de priores bayesianas
Con
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María Ribes explica cómo traduce términos técnicos de un artículo sobre modelos de aprendizaje rápido del lenguaje, específicamente la expresión 'Bayesian priors', que interpreta como 'distribuciones a priori'. Solicita confirmación o corrección a Francis Villatoro y Héctor Socas.
…se titula… Bueno, nada, tú que no se titula ahí, cuéntanos. Oye, esto me ha costado mucho a mí traducirlo, ¿vale? Se llama… Os lo voy a decir cómo lo he traducido yo en mi foro interno, ¿vale? Yo diría modelado de aprendizaje rápido del lenguaje, no de. Lenguas e idiomas o de una lengua, sino lo que es el lenguaje. Mediante la destilación de, y ahora esto, los priors, Bayesian priors, yo lo traduzco como distribuciones a priori, pero eso lo tendréis que confirmar o corregir, Francis y Héctor. Decís prior, un prior bayesiano, un prior, sí hay muchas cosas que no se traducen, yo suelo decir distribución a priori. Sí, puedes decir los a priori. Los a priori. Bueno, entonces es modelado del aprendizaje rápido del lenguaje mediante la destilación de priores o distribuciones a priori bayesianas en redes neuronales artificiales. Y ha sido un poco complicado de leer y lo he elegido porque tiene que ver con la IA, con los modelos de lenguaje, con el procesamiento del lenguaje natural, que es lo que a mí me interesa, lo que yo estudio. Y también publicado en Nature, Nature Communications, ¿vale? No el Nature Nature, pero tampoco está mal, ¿verdad? Todo bueno esta semana, ¿eh? Salió en mayo; en realidad el artículo es del año pasado, pero enviado, submitted y aceptado y publicado en mayo. Y los autores, creo que deberíamos hablar un poquillo de los autores, como ha dicho Héctor. Tomás y Tomás, Tom y Tom son Thomas McCoy, The Real…
Significado #4 · Palabras #1
María Ribes explica cómo traduce términos técnicos de un artículo sobre modelos de aprendizaje rápido del lenguaje, específicamente la expresión 'Bayesian priors', que interpreta como 'distribuciones a priori'. Solicita confirmación o corrección a Francis Villatoro y Héctor Socas.
Habla: María RibesSignificado #4 · Palabras #1bayesian priors distribuciones a prioridistribuciones a priori maria ribesconfirmación o corrección francis y héctoraprendizaje rápido del lenguajedestilación de priores bayesianasprocesamiento del lenguaje natural maria ribespublicación en nature communications…se titula… Bueno, nada, tú que no se titula ahí, cuéntanos. Oye, esto me ha costado mucho a mí traducirlo, ¿vale? Se llama… Os lo voy a decir cómo lo he traducido yo en mi foro interno, ¿vale? Yo diría modelado de aprendizaje rápido del lenguaje, no de. Lenguas e idiomas o de una lengua, sino lo que es el lenguaje. Mediante la destilación de, y ahora esto, los priors, Bayesian priors, yo lo traduzco como distribuciones a priori, pero eso lo tendréis que confirmar o corregir, Francis y Héctor. Decís prior, un prior bayesiano, un prior, sí hay muchas cosas que no se traducen, yo suelo decir distribución a priori. Sí, puedes decir los a priori. Los a priori. Bueno, entonces es modelado del aprendizaje rápido del lenguaje mediante la destilación de priores o distribuciones a priori bayesianas en redes neuronales artificiales. Y ha sido un poco complicado de leer y lo he elegido porque tiene que ver con la IA, con los modelos de lenguaje, con el procesamiento del lenguaje natural, que es lo que a mí me interesa, lo que yo estudio. Y también publicado en Nature, Nature Communications, ¿vale? No el Nature Nature, pero tampoco está mal, ¿verdad? Todo bueno esta semana, ¿eh? Salió en mayo; en realidad el artículo es del año pasado, pero enviado, submitted y aceptado y publicado en mayo. Y los autores, creo que deberíamos hablar un poquillo de los autores, como ha dicho Héctor. Tomás y Tomás, Tom y Tom son Thomas McCoy, The Real…
María Ribes explica cómo el concepto de 'la madre del cordero' representa la destilación de sesgos cognitivos en redes neuronales formales bayesianas, utilizadas para adquirir el idioma inglés.
Habla: María RibesSignificado #15 · Palabras #5sesgos cognitivos en redes neuronalesadquisición de la lengua inglesared neuronal destila sesgos ribes…tanto sobrino como primo que es nef para ellos esta palabra significa hijo de hermano pero puede ser hermano mío o hermano de mi padre, sin embargo siguen viviendo sin esa palabra o no tienen subjuntivo y siguen viviendo y nosotros no tenemos esas partículas. Entonces, lo que la madre del cordero es la destilación de todos esos sesgos cognitivos que crean las tareas estudiando esos lenguajes formales bayesianos en la red neuronal para que sea capaz de adquirir la lengua inglesa. Y aquí nos dice: he apuntado una cosa porque sabía que no me iba a acordar, y eso es para que vosotros lo expliquéis. Un modelo híbrido entre simbolismo y conexionismo, o sea que combina los sesgos inductivos explícitos estructurados de los modelos simbólicos bayesianos y luego la flexibilidad representacional de las redes neuronales; y eso, os voy a dejar que lo explique,…
María Ribes comenta sobre el funcionamiento de redes neuronales entrenadas con sistemas formales y métodos bayesianos para la generalización de reglas en lenguajes.
Habla: María RibesSignificado #19redes neuronales sistemas formalesmétodos bayesianos generalización de reglaslenguajes formales creados bayesianosmaria ribes redes neuronales…es la misma cosa, pero el niño ha generalizado que eso también es un perro, no solamente la generalización fonológica como decía antes o sintáctica, la simetría o el, si yo digo el niño, en la cama, pues tú puedes repetir como que el perro duerme en el cojín. Esa generalización de reglas y eso es lo que consiguen que haga sus redes neuronales entrenadas con este sistema, con estos lenguajes formales creados con métodos bayesianos. Me ha parecido muy interesante. Creo que me lo tengo que leer otra vez. Ha sido, lo he leído varias veces porque es difícil, ¿eh? Yo cuando se lo dije a Héctor digo, guau, es un poquito difícil, pero me parece muy interesante Yo no lo he leído, te confieso, cuando lo vi dije, ostras, qué paper tan complicado, no, ostras, María, digo, espero que me lo cuente porque esto se sale de mí De…