Aclarar conceptos erróneos sobre la generación de textos con modelos de lenguaje de gran tamaño
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😎 ayúdenme a explicar esto mejor, con palabras similares, corrigiendo cualquier concepto erróneo o inexactitud importante sobre los LLM en mi texto: “En términos muy simplistas, lo que los modelos de lenguaje grande hacen bien es “juntar palabras” analizando masivamente cadenas de texto y prediciendo qué palabras combinan mejor entre sí para producir un texto significativo y valioso”.
🤖Aquí te dejamos algunas opciones posibles:
• En pocas palabras, los modelos de lenguaje grandes son buenos para “crear oraciones” analizando grandes cantidades de texto y prediciendo qué palabras combinan bien para producir un texto significativo y valioso. [speakai.co]
• En términos simples, los modelos de lenguaje grandes se destacan en la "redacción de texto" al aprender de cantidades masivas de texto y predecir qué palabras encajan bien entre sí para producir un texto significativo y valioso. [en.wikipedia.org]
• En pocas palabras, los modelos de lenguaje grandes son capaces de “generar texto” estudiando enormes cantidades de texto y prediciendo qué palabras combinan bien entre sí para producir un texto significativo y valioso. [www.nytimes.com] [speakai.co] [en.wikipedia.org] [www.nytimes.com]
Métricas del dataset de Hugging Face
Todas las indicaciones, respuestas y métricas de conversación están disponibles para descargar y explorar en el archivo de datos Hugging Face reddgr/talking-to-chatbots-chats: