La edición de documentos es parte de muchas ocupaciones y trabajos, por lo que las herramientas para ello deben ser accesibles y claras en cuanto a su uso. Un editor en línea sofisticado puede ahorrarte muchos dolores de cabeza y ahorrar una cantidad sustancial de tiempo si necesitas Enlace del modelo papel.
DocHub es una gran demostración de una herramienta que puedes dominar muy rápidamente con todas las características valiosas a tu disposición. Puedes comenzar a modificar inmediatamente después de crear tu cuenta. La interfaz amigable del editor te permitirá encontrar y emplear cualquier función en poco tiempo. Nota la diferencia al usar el editor de DocHub tan pronto como lo abras para Enlace del modelo papel.
Siendo una parte importante de los flujos de trabajo, la edición de documentos debe permanecer sencilla. Utilizando DocHub, puedes encontrar rápidamente tu camino por el editor y hacer los cambios necesarios en tu documento sin perder un minuto.
hola a todos, bienvenidos al laboratorio global de NLP, un lugar donde discutimos lo último en procesamiento de lenguaje natural. En los últimos años, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-3 y Codex han tenido un éxito tremendo en varias tareas de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, no pueden recordar con precisión todo el conocimiento almacenado en el corpus de entrenamiento. Para abordar este problema, los investigadores han propuesto modelos de lenguaje aumentados por recuperación (REALMs), que pueden recuperar conocimiento externo para hacer mejores predicciones. Hoy estamos echando un vistazo a un interesante artículo que propone un nuevo método REALM que es muy simple y aplicable a todos los LLMs. Quédense hasta el final para aprender sobre cómo este método se desempeña en comparación con los LLMs base que no utilizan ningún mecanismo de recuperación. Así que, ¡comencemos! Los enfoques anteriores de REALM, representados en la parte superior de esta figura, dependen de un modelo de recuperador congelado que se utiliza para ajustar un modelo de lenguaje entrenable. Este enfoque tiene varias limitaciones, siendo la más notable que es prohibitivo ajustar un gran
