Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Adaptadores
Pequeños módulos neuronales insertados entre las capas de un transformador preentrenado, cuyos únicos parámetros son entrenados durante el ajuste fino para adaptar el modelo a una nueva tarea.
P-Tuning v2
Evolución del prefix-tuning donde los parámetros entrenables (prompts continuos) son colocados no solo en la entrada sino también en cada capa del transformador para obtener un mejor rendimiento.
Tree of Thoughts (ToT)
Marco avanzado de ingeniería de prompts que modela el razonamiento como una exploración de árbol, permitiendo al modelo evaluar y elegir entre diferentes caminos de pensamiento.
Generated Knowledge Prompting
Técnica en dos pasos donde el modelo primero genera conocimientos factuales sobre un tema y luego utiliza ese conocimiento para responder una pregunta, mejorando así la precisión.
Automatic Prompt Engineer (APE)
Método que utiliza un modelo de lenguaje grande para generar y optimizar automáticamente prompts para una tarea determinada, basándose en un conjunto de datos de validación.
Contrastive Fine-Tuning
Enfoque de adaptación que utiliza un objetivo de pérdida contrastiva para acercar los embeddings de respuestas correctas y alejar los de respuestas incorrectas.
Multi-Task Prompt Tuning (MTPT)
Variante del prompt tuning que aprende un conjunto compartido de prompts para realizar simultáneamente el ajuste fino en múltiples tareas, mejorando la generalización.