arxiv arXiv cs.CL · hace 55 d · fuente: hace 56 d · research

PragReST: Razonamiento contrafáctico auto-reforzante para la comprensión del lenguaje pragmático

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PragReST es un marco de aprendizaje autosupervisado que mejora el razonamiento pragmático de los modelos de lenguaje grandes mediante la generación de trazas de razonamiento contrafáctico y el entrenamiento mediante ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo. Supera a los modelos base en cuatro benchmarks pragmáticos, mejorando la precisión de Qwen3-8B y Qwen3-14B en un 5.37% y un 5-5.50% respectivamente, y mantiene un rendimiento sólido en tareas de razonamiento sobre conocimiento general y matemático.

Importancia 3/3 Supera un benchmark de un laboratorio puntero Nuevo entorno de evaluación con diferenciadores arXiv cs.CL Alibaba (Qwen) Evaluation & benchmarks Open weights Reasoning models

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La dirección en tiempo de prueba resuelve conflictos de hechos temporales en LLMs

Los investigadores identifican conflictos temporales paramétricos en modelos de lenguaje donde los hechos desactualizados persisten en los parámetros. Introducen la Dirección Atractora Temporal (TAS), un método en tiempo de prueba que resuelve del 29% al 57% de estos conflictos sin reentrenamiento, manteniendo una precisión del 85-99% en consultas sin conflicto y superando a una línea base en tres de cuatro modelos.

media r/LocalLLaMA · hace 53 d · 5 vistas

¿Qué es más impresionante, GLM 5.1 a 5.2 o Qwen 3.5 a 3.6?

Una publicación de Reddit compara las mejoras de rendimiento de GLM 5.1 a 5.2 y Qwen 3.5 a 3.6. La publicación señala que mencionar 'Döner' activa los pesos específicos para alemán de GLM 5.2, mientras que Qwen 3.6 se evalúa con 35B parámetros utilizando cuantización Unsloth Q8 K XL a través de llama.cpp.

arxiv arXiv cs.CL · hace 55 d

G-IdiomAlign: Benchmark con pivote de glosa para la alineación de modismos multilingües

G-IdiomAlign introduce un benchmark con pivote de glosa que utiliza glosas en inglés de Wiktionary para anclar los modismos. Incluye protocolos de equivalencia de opción múltiple controlada y generación contrastiva basada en glosas, mostrando que las glosas mejoran el rendimiento en la alineación semántica, aunque los resultados siguen siendo modestos, lo que indica un potencial significativo para mejorar la generación de modismos entre idiomas.

arxiv arXiv cs.AI · hace 55 d

G-IdiomAlign: Benchmark con pivote de glosa para la alineación de modismos multilingües

G-IdiomAlign introduce un benchmark con pivote de glosa que utiliza glosas en inglés de Wiktionary para anclar los modismos. Incluye protocolos de equivalencia de opción múltiple controlada y generación contrastiva de glosas, mostrando que las glosas mejoran el rendimiento en la alineación semántica basada en embeddings, aunque los resultados siguen siendo modestos, lo que indica un potencial significativo de mejora en la generación de modismos multilingües.

arxiv arXiv cs.CL · hace 56 d · 2 vistas

Los LLM predicen demencia y depresión a partir del habla clínica

Un estudio utiliza modelos de lenguaje grandes de peso abierto para evaluar la gravedad de la demencia y la depresión a partir de entrevistas clínicas. Los LLM logran una predicción precisa de la depresión en zero-shot (MAE 0.60) y una evaluación mejorada de la demencia con extracción de características (MAE 0.78), reduciendo los errores hasta un 35%. Las transcripciones enriquecidas con pausas coinciden con las transcripciones humanas, apoyando los flujos de trabajo de detección automatizada para trastornos neuropsiquiátricos.