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arXiv Computer Science AILaBraM a escala: Escalando datos y modelos para el preentrenamiento de EEG
Se demuestra que el preentrenamiento de EEG a gran escala con LaBraM puede generar representaciones robustas para diversas tareas. Se expandió la capacidad del modelo y los datos, logrando altos porcentajes de precisión en tareas evaluadas. Los resultados indican que escalar LaBraM es valioso, pero es crucial igualar la escala de preentrenamiento con la adaptación posterior.
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