Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4o | Llama 3:

Resumen:

1.- Los modelos de lenguaje son centrales en las soluciones actuales de PLN, construidos a partir de datos de texto sin procesar y pueden preentrenarse por separado de los modelos específicos de tareas.

2.- Mejorar la cobertura, generalización, eficiencia y rendimiento de los modelos de lenguaje es clave, ya que impactan todas las áreas de aplicación de PLN.

3.- Algunas evaluaciones de PLN con jueces humanos pueden basarse en suposiciones erróneas sobre la percepción humana del lenguaje generado por máquinas.

4.- Aspirar a la generación de lenguaje similar a la humana simplifica en exceso lo que generan los humanos; los sistemas de PLN no deberían emular algunos contenidos creados por humanos.

5.- Se necesita mayor transparencia en los conjuntos de datos subyacentes a los modelos de lenguaje, junto con mejores métodos para analizarlos y controlarlos.

6.- Se necesita más investigación sobre cómo entrenar e involucrar a evaluadores humanos para proporcionar información útil para mejorar los sistemas de PLN.

7.- Las comunidades de visión por computadora y PLN pueden aprender unas de otras respecto al papel de los humanos no investigadores en la metodología de investigación.

8.- GroK es un modelo de lenguaje que elimina parámetros específicos de tipo de palabra, permitiendo que el vocabulario cambie sin volver a aprender nada.

9.- GroK incorpora fuentes de información externas como léxicos y diccionarios para fundamentar las representaciones de palabras.

10.- GroK supera a las bases no composicionales en configuraciones fuera de dominio y es robusto a lexicones más pequeños, relevante para dominios técnicos.

11.- La visión por computadora puede beneficiarse de modelos similares a GroK para tareas con grandes conjuntos de etiquetas y pocas observaciones de entrenamiento por etiqueta.

12.- Los transformadores se utilizan comúnmente como función de codificación en el modelado de lenguaje, con capas de atención siendo computacionalmente costosas para secuencias largas.

13.- Hacer los transformadores más eficientes beneficia tanto a los grupos de recursos altos que empujan los límites del modelo como a los grupos de recursos bajos que hacen más con menos.

14.- Las capas de atención pueden hacerse más eficientes reemplazando productos internos exponenciados con funciones lineales usando características de Fourier aleatorias.

15.- La atención de características aleatorias (RFA) se ejecuta en tiempo lineal y espacio constante, diseñada como un reemplazo directo para la atención estándar basada en softmax.

16.- RFA lleva a una suposición de sesgo de recencia en los transformadores, lo que puede ayudar a la generalización si la suposición es correcta.

17.- RFA logra casi el doble de aceleración en la decodificación en los benchmarks de traducción automática mientras mantiene el rendimiento, superando a otros métodos de atención eficientes.

18.- RFA tiene un efecto mínimo en la perplejidad en el modelado de lenguaje y puede incluso mejorar el rendimiento con técnicas adicionales como el paso de estado entre lotes.

19.- RFA es competitiva en velocidad y precisión en benchmarks de clasificación de texto largo en comparación con otros enfoques de atención eficientes.

20.- Los modelos de lenguaje preentrenados pueden adaptarse para usar atención lineal intercambiando capas RFA mientras se dejan algunas sin cambios.

21.- Quedan desafíos en la evaluación, adaptabilidad y eficiencia de los modelos de lenguaje y transformadores, requiriendo investigación y colaboración continuas.

22.- Los impactos sociales y ambientales, aplicaciones, preocupaciones de interacción humana y multilingüismo en PLN son áreas importantes para futuras discusiones.

23.- La colaboración entre visión por computadora y PLN tiene un gran potencial para avanzar en ambos campos.

24.- Genie es un nuevo tablero que ofrece evaluaciones humanas estandarizadas para tareas de PLN para facilitar la investigación sobre metodología de evaluación.

25.- C4, el conjunto de datos utilizado para construir el modelo de lenguaje T5 de Google, ha sido publicado para promover la transparencia.

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