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Hugging Face BlogUn experimento con Keras y TPUs evalúa la capacidad de los LLM para corregir sus propios errores
Un experimento publicado por Martin Görner evalúa la capacidad de distintos modelos de lenguaje (LLM) para corregir errores en llamadas a una API de Python cuando se les señala el fallo en inglés simple. Usando una arena de chatbots construida con Keras, JAX y TPUs, se probaron modelos de las familias Gemma, Llama, Mistral y Vicuna en tareas de agendamiento de calendario. Solo Gemma 2 9B superó la prueba casi perfectamente, mientras que los modelos pequeños y antiguos mostraron dificultades para corregir sus errores de forma fiable.
Noticia originalCómo entrenar un modelo de lenguaje con Transformers usando TensorFlow y TPUs
El artículo técnico de Hugging Face explica cómo entrenar un modelo de lenguaje enmascarado (RoBERTa base) desde cero usando TensorFlow y TPUs, incluyendo el entrenamiento del tokenizador, la tokenización del dataset WikiText y la creación de TFRecords en Google Cloud Storage. Destaca que la mayoría de los modelos de TensorFlow en Transformers son compatibles con XLA, lo que simplifica el entrenamiento en TPU. Señala que el acceso a TPUs ofrece una alternativa ante la escasez de GPUs de última generación para entrenar modelos de IA.
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