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	<title>Menéame: comentarios [3895406]</title>
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	<description>Sitio colaborativo de publicación y comunicación entre blogs</description>
	<pubDate>Wed, 10 Jan 2024 00:45:45 +0000</pubDate>
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		<title>#1 10 papers notables de IA en 2023 [EN]</title>
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		<pubDate>Wed, 10 Jan 2024 00:45:45 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[<p><i>Released in stages throughout 2023, the phi models include phi-1 (1.3B parameters), phi-1.5 (1.3B parameters), and phi-2 (2.7B parameters). The latter, released just two weeks ago, is already said to match or outperform Mistral 7B, despite being only half its size.</i><br />
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<img data-src="https://cdn.mnmstatic.net/v_149/img/menemojis/36/lol.gif" alt="xD" title=":lol: xD" width="18" height="18" src="https://cdn.mnmstatic.net/v_149/img/g.gif" class="emoji lazy" /><br />
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Otro teórico que lee benchmarks inutiles en vez de probar los modelos. Y mira que probar modelos hasta 13b es gratis gracias a Google Colab. Porque en LLMs los benchamarks son inutiles y unos cuantos modelos están diseñados con mala fe para superarlos sin que sean realmente efectivos, es mejor probarlos por uno mismo.<br />
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Mistral 7B supera en muchas cosas a otros modelos 7B, mientras que Phi 2 aunque es bastante bueno para ser de tamaño 2.7b se le va mucho la pinza. Igual superará a un modelo malo de 7B, pero está muy lejos de Mistral.<br />
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Pensé que quizás podría ponerlo en el móvil porque necesitaría unos 4 gigas de ram, pero da mala calidad.<br />
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Pero bueno, el artículo no es un mal resumen.</p><p>&#187;&nbsp;autor: <strong>--42429--</strong></p>]]></description>
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