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José EdelsteinFrancis VillatoroHéctor Socasuso frecuente de gpts hector socaslimitaciones asistentes gpt frente a llamaconocimiento añadido en modelos llamaGPTsLLaMAHéctor Socas
Limitaciones asistentes GPT frente a Llama
Con
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Héctor Socas menciona su uso frecuente de GPTs (Generative Pre-trained Transformers) como asistentes, pero señala sus limitaciones en comparación con modelos como LLaMA.
…Lo tengo todo aquí en el móvil. Dices: bueno, pues lo tienes en el móvil, pero tienes al profesor también; puedes pinchar aquí y hablar directamente con el profesor y te hace la tutoría automática. Y bueno, lo están usando y parece que tiene cierto éxito. Sí, se puede; yo uso mucho eso de mis GPTs, tengo varios de estos asistentes, pero está bastante limitado en cuanto al, o sea, el modelo ya está entrenado y tú lo que le das es conocimiento, mientras que con esto hay cosas como esto de Lama, que tú puedes, ¿cómo se llama esto? O sea, está pre-entrenado, pero puedes hacerle el fine-tuning, ¿no? O sea, no es darle un cuerpo de conocimiento a un modelo que ya está entrenado, sino hacer un fine-tuning de un modelo con, o sea, es como una capa superior del aprendizaje, darle un poquito…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas menciona su uso frecuente de GPTs (Generative Pre-trained Transformers) como asistentes, pero señala sus limitaciones en comparación con modelos como LLaMA.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1uso frecuente de gpts hector socaslimitaciones asistentes gpt frente a llamaconocimiento añadido en modelos llama…Lo tengo todo aquí en el móvil. Dices: bueno, pues lo tienes en el móvil, pero tienes al profesor también; puedes pinchar aquí y hablar directamente con el profesor y te hace la tutoría automática. Y bueno, lo están usando y parece que tiene cierto éxito. Sí, se puede; yo uso mucho eso de mis GPTs, tengo varios de estos asistentes, pero está bastante limitado en cuanto al, o sea, el modelo ya está entrenado y tú lo que le das es conocimiento, mientras que con esto hay cosas como esto de Lama, que tú puedes, ¿cómo se llama esto? O sea, está pre-entrenado, pero puedes hacerle el fine-tuning, ¿no? O sea, no es darle un cuerpo de conocimiento a un modelo que ya está entrenado, sino hacer un fine-tuning de un modelo con, o sea, es como una capa superior del aprendizaje, darle un poquito…