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Resultados obvios con contexto
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Cecilia Garraffo explica el proceso de publicación de artículos científicos en conferencias importantes como NeurIPS o ICML, destacando la limitación de páginas y cuestionando si los resultados obtenidos son tan sorprendentes.
…importantes; es al revés que en física. Entonces el rate de aceptación de esos papers es menos del 24% creo en general; es muy difícil que te acepten un paper ahí, en vez de mandar un abstract para dar una charla como uno hace en física en una conferencia. Si aceptan el paper, uno va y da una charla o presenta un póster y te publican ese paper en esa conferencia. Que las conferencias buenas como esta, que es NeurIPS o ICML, hay dos que son las mejores; esta está en una de ellas. Son como lo máximo y tienen un formato muy específico y son compactos. Hay una fuerte limitación en el número de páginas. Claro, hay una fuerte limitación, sí, en el número de páginas. Pero bueno, la idea es que funcionan mejor, arguyen, de una manera que no me queda tan claro. Porque ese primer resultado es obvio, si le das más contexto es obvio. Pero creo que esto va más allá a decir, estos. Modelos funcionan mejores que los modelos específicamente creados, entrenados incluso que 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…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo describe cómo proporcionar contexto adicional a un modelo de lenguaje, incluyendo imágenes de diferentes partes del espectro coloreadas, mejora su rendimiento en el análisis de imágenes satelitales.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #3imágenes espectro coloreadas análisis satelitalmodelo lenguaje contexto imágenes satelitalesimagen rojo verde azul modelo desventajamás información mejor funcionamiento modelos lenguaje…o sea, uno necesita igual como necesita un científico: démosle las imágenes más relevantes para la pregunta que vamos a hacer y digámosle qué imágenes le estamos dando, qué frecuencia, cómo se obtuvieron, para qué sirven, démosle cuanto más contexto mejor. Pero démosle estas imágenes de otras partes del espectro pintadas con colores, no importa; démosle todas estas imágenes y el contexto y resulta que funciona bastante bien. Una cosa que es rara es que lo comparan con cómo funcionaría ese mismo modelo si solo le diéramos la imagen en rojo, verde y azul, bueno eso es un poco, me parece, está en desventaja, claro. Por eso es obvio que, claro, cuanta más información le des, mejor va a funcionar. Me parece un poco críptico en ese sentido: que no explica, habla de los otros modelos, pero no los muestra, no compara tan explícitamente. El artículo es ultra compacto. Sí, porque esos son los artículos; esto es un artículo, en inteligencia artificial y machine learning. Los artículos que más impacto tienen son los artículos que son proceedings de conferencias de machine learning importantes; es al revés que en física.…
Cecilia Garraffo explica el proceso de publicación de artículos científicos en conferencias importantes como NeurIPS o ICML, destacando la limitación de páginas y cuestionando si los resultados obtenidos son tan sorprendentes.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1paper en conferencias neurips icmllimitación de páginas neurips icmlformato específico neurips icmlresultados obvios con contexto…importantes; es al revés que en física. Entonces el rate de aceptación de esos papers es menos del 24% creo en general; es muy difícil que te acepten un paper ahí, en vez de mandar un abstract para dar una charla como uno hace en física en una conferencia. Si aceptan el paper, uno va y da una charla o presenta un póster y te publican ese paper en esa conferencia. Que las conferencias buenas como esta, que es NeurIPS o ICML, hay dos que son las mejores; esta está en una de ellas. Son como lo máximo y tienen un formato muy específico y son compactos. Hay una fuerte limitación en el número de páginas. Claro, hay una fuerte limitación, sí, en el número de páginas. Pero bueno, la idea es que funcionan mejor, arguyen, de una manera que no me queda tan claro. Porque ese primer resultado es obvio, si le das más contexto es obvio. Pero creo que esto va más allá a decir, estos. Modelos funcionan mejores que los modelos específicamente creados, entrenados incluso que 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…
Cecilia Garraffo explica la diferencia entre proporcionar contexto a un modelo de lenguaje y entrenarlo, aclarando que dar contexto implica incluir información dentro del mismo prompt o solicitud.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #19contexto en prompts modelos lenguajeentrenamiento modifica pesos modelosdatos como contexto prompt…a un modelo de lenguaje con contexto, funciona mejor. ¿Qué diferencia hay entre contexto y educar? Si yo quiero una definición, ¿qué es dar contexto? Darle un, lo que se llama prompts es cuando uno le pide algo al chat chipiti, le da como información. Si vos le das contexto, a lo que uno se refiere en general es que le estás dando en el mismo prompt cuando le preguntas algo o cuando le das los datos; le estás diciendo que estos datos son bla bla bla bla y le hablas del contexto en general. Sin embargo, el entrenamiento modifica los pesos, el disparo de las neuronas Claro, en este caso no estamos entrenando, estamos solamente dándole contexto, de hecho encontramos que cuando puedes también armar un modelo que hace, que genera el contexto para darle a este otro modelo Y el artículo, claro, se aprovecha de que…
Francis Villatoro explica cómo determinar si la gravitación es cuántica basándose en la comparación entre una componente clásica y una cuántica de la fase observada en un experimento.
Habla: Francis VillatoroPalabras #18gravitación cuántica fase observadacomponente clásica gravitación cuánticaexperimento descomposición de la faseresultados experimentos gravitación cuántica…debido a la hipotética gravitación cuántica. Entonces cuando el cociente de esos ambas efectos sea adecuado, básicamente que domine el efecto debido a la gravitación cuántica, sea más grande el desplazamiento en fase debido a la gravitación cuántica que el Esperado por este fenómeno clásico efectivo, pues entonces diré que sí estoy observando algo que me apoya a decir que la gravitación es cuántica. Pero si yo, cuando haga esa descomposición de la fase que yo observe en mi experimento, entre componente clásica y componente cuántica, resulta que es más grande la componente clásica, que es lo que será de esperar en los primeros resultados de todos estos experimentos, no podré decir en ningún caso que estoy observando gravitación cuántica. Según estos autores, esto es un resultado esperable, como dice Gastón, esperable en este contexto de medida. Entonces, para este tipo De experimentos esto nos pone una enorme digamos barrera de dificultad que hace un año pues no estaba. Hace un año las que diseñaban este tipo de experimentos y pedían dinero para hacerlo no tenían que justificar. Mi experimento será capaz de ver esta…