Modelos de lenguaje a través de estrategia capaz de sintetizar información de enfoques heterogéneos

Investigadores del Cinvestav Unidad Tamaulipas, el CentroGeo Unidad Yucatán y la Universidad de Castilla La Mancha unen esfuerzos para mejorar los modelos de lenguaje a través de una estrategia capaz de sintetizar información de enfoques heterogéneos del estado del arte en una representación unificada. Esta iniciativa busca ser una herramienta para mejorar el desempeño, la eficiencia en memoria y la preservación de información de las distintas representaciones que la conforman en aplicaciones de inteligencia artificial, ciencia de datos y recuperación de información.

El desarrollo y la validación de esta novedosa metodología han sido documentados en un artículo científico titulado "An eclectic approach for enhancing language models through rich embedding features", como parte de la tesis de nuestra estudiante de doctorado Karina Yaneth Gazca Hernández, publicado en la revista IEEE Access, la cual permite la descarga gratuita del artículo (modalidad Open Access) gracias al apoyo del COTACYT con el 80% del pago que la revista requiere para dicha modalidad.

Consulta los resultados de este articulo científico en: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10584535