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HELMET: un nuevo estándar para evaluar modelos de lenguaje de contexto largo
Investigadores de Princeton y de Intel presentaron HELMET, un benchmark integral para evaluar modelos de lenguaje de contexto largo (LCLM) que mejora los existentes en diversidad, controlabilidad y confiabilidad. Evaluaron 59 modelos y hallaron que las tareas sintéticas como "aguja en un pajar" no se correlacionan con el rendimiento real, que los modelos se degradan con longitudes y complejidad crecientes y que no hay un ganador claro entre categorías. El trabajo se presentará en ICLR 2025 y el código está disponible en GitHub.
Intel presenta aplicaciones RAG empresariales eficientes en costos con Gaudi 2 y Xeon
Intel publicó un artículo técnico que muestra cómo construir aplicaciones empresariales de generación aumentada por recuperación (RAG) usando sus aceleradores Gaudi 2 y CPU Xeon dentro de la plataforma abierta OPEA. El ejemplo usa LangChain con la plantilla rag-redis, el modelo de embedding BAAI/bge-base-en-v1.5 sobre Granite Rapids y un LLM servido con TGI en Gaudi 2. Según los benchmarks con Llama2-70B y 16 usuarios concurrentes, el sistema basado en H100 ofrece 1,13 veces más rendimiento pero solo 0,44 veces el rendimiento por dólar de Gaudi 2.