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Noticias de ideación
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arXiv Computer Science AIMarco cognitivo para la diversidad de ideas en modelos de lenguaje grandes
Se identifican dos mecanismos que reducen la diversidad de ideas generadas por Modelos de Lenguaje Grandes (LLM): la agregación del conocimiento en una distribución unificada y la fijación de resultados tempranos. Se proponen estrategias de *prompting*, como modificadores de persona y *chain-of-thought* (CoT), para mitigar estos efectos y aumentar la diversidad de ideas, superando el rendimiento humano. Estos hallazgos ofrecen un marco teórico para entender la diversidad de ideas de los LLM y estrategias prácticas para usar la IA sin sacrificar la variedad del mercado.
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