Un modelo de lenguaje procesa muchísimas más palabras que las que oye un niño al dominar su lengua materna. La brecha tiene nombre, pero no explicación.
Un nuevo estudio publicado en iScience muestra que GPT-4 puede predecir, con alta correlación, las respuestas colectivas que darán los participantes a encuestas de personalidad creadas por él mismo, antes de aplicarlas.
Investigadores desarrollaron un marco llamado SEAG que oculta información sensible antes de enviarla a modelos de lenguaje grande de terceros. El sistema responde correctamente a las consultas de los usuarios sin exponer datos confidenciales.
Un nuevo estudio firmado por Xin Shu, Zhen Lei y Ang Li propone límites más estrictos que los actuales para las probabilidades de causalidad multivaluadas.