Evaluación de habilidades cognitivas de diversos modelos de lenguajes a gran escala

Journal Title: Ciencias Matemáticas - Year 2023, Vol 36, Issue 1

Abstract

Se presenta un análisis exhaustivo del concepto de inteligencia humana y su relación con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, haciendo una conexión entre la evolución de la misma y la imitación de las capacidades cognitivas humanas mediante la evaluación de los Modelos de Lenguajes a Gran Escala (LLM). La investigación se enfoca en la importancia de evaluar las habilidades cognitivas de los LLM. Se identifica la falta de conjuntos de datos, suficientemente variados, para hacer esto, y la necesidad de una base de datos, lo suficientemente exhaustiva, para hacerlo con la calidad requerida. Por tanto, se ha diseñado un conjunto de datos que permite la evaluación de las capacidades cognitivas de diversos modelos de lenguaje, utilizando solamente el lenguaje natural. Los resultados obtenidos, a partir de la evaluación de las habilidades cognitivas sobre el conjunto de datos creado, proporcionan una visión más detallada acerca de las carencias y fortalezas de los LLM en lo que respecta a las habilidades evaluadas, así como cuál es el mejor modelo para explotar cada habilidad individualmente y en general.

Authors and Affiliations

Kevin Talavera Díaz, Alberto Fernández Oliva, Suilán Estévez Velarde

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  • EP ID EP749903
  • DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.13946404
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How To Cite

Kevin Talavera Díaz, Alberto Fernández Oliva, Suilán Estévez Velarde (2023). Evaluación de habilidades cognitivas de diversos modelos de lenguajes a gran escala. Ciencias Matemáticas, 36(1), -. https://europub.co.uk/articles/-A-749903