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Notas de investigación y guías operativas sobre entrenamiento, evaluación y etiquetado de datos para IA.
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Cómo es realmente el trabajo de entrenamiento de IA para freelancers
El trabajo de entrenamiento de IA suele ser una labor de juicio remunerada bajo las reglas del proyecto. Aquí le mostramos cómo son los principales tipos de tareas, qué se puede.
El Red Teaming de IA como un problema de datos de evaluación
El red teaming de IA es útil cuando los hallazgos adversarios se convierten en datos de evaluación reproducibles: modelos de amenazas, rúbricas, adjudicación, controles de fuga.
Modelos de recompensa de proceso vs. resultado en sistemas de razonamiento
Una referencia técnica sobre los modelos de recompensa de proceso frente a los de resultado, la confiabilidad del verificador, la transferencia de puntos de referencia, el hackeo.
GRPO para el post-entrenamiento de modelos de razonamiento
Qué cambia GRPO, qué no mide y por qué la calidad del verificador, pass@k, el control de contaminación y los cortes auditados por humanos importan.
RLAIF vs. RLHF: Lo que la retroalimentación de IA puede y no puede reemplazar
Dónde la retroalimentación de IA puede escalar la supervisión post-entrenamiento, y dónde los objetivos basados en humanos, la calibración, la revisión de expertos y los datos.
Optimización Directa de Preferencias vs. PPO después de RLHF
Una referencia técnica sobre lo que cambia DPO después de RLHF, dónde PPO y los datos en línea siguen importando, y por qué medir preferencias sigue siendo difícil.
Los jueces LLM son sistemas de medición, no oráculos
Referencia técnica sobre cuándo los jueces LLM son confiables para evals de producción y post-entrenamiento, y cómo calibrarlos, auditarlos y controlarlos.
Cómo definir el alcance de un programa de datos RLHF
Un marco práctico para lanzar un programa RLHF: defina la geometría de la cola, dimensione a los evaluadores según el rendimiento observado, presupueste el ciclo de revisión.
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