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27 episodios
02:05:24Habla: María Ribes
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Isabel CorderoBorja TosarJosé EdelsteinFrancis VillatoroHéctor SocasMaría RibesGastón Giribetgemma mejora en acribia científicallama meta con 70000 parámetrosmodelo gemma supera a llamaMMLULlamaMetaGemmaGoogle DeepMindGoogleDeepMind

Llama Meta con 70000 parámetros

Ep524: ¿Biomarcador Marciano?; Gravitondas y Teorema del Área; PodGPT

18 de septiembre de 2025
2 momentos
Con
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María Ribes continúa explicando las mejoras del modelo Gemma de Google DeepMind en comparación con otros modelos de lenguaje, como el Llama de Meta.

…me entiende la mierda. Es como el amigo de Sheldon, el jefe de Sheldon, Kripke, que no le iba a decir una mierda, no entiende. Porque decía, sí güey, oye, sí güey, West of Wands, ¿os acordáis de aquel episodio? Sí, no me entiende, porque no pronunciaba bien. Entonces, el Gema ha mejorado un y pico puntos en el MMLU pero ha mejorado hasta 12 puntos en la acribia científica médica clínica, hasta 12 puntos. Los enormes modelos, el Llama, el Llama de Meta creo que tiene 70.000 millones de parámetros, ese ha mejorado pues como 3 puntos. O sea, una cosa que enfatizan ellos, los autores, es que esto sirve, como que tiene una gran relación calidad-precio, coste -eficacia porque los modelos más modestos son los que más han mejorado; entonces tú te lo puedes aplicar a tu universidad y no tienes…
Significado #1 · Palabras #1