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Hacia un PLN fiable con grandes modelos de lenguaje

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main.tex

1\documentclass[11pt]{article}2\usepackage{graphicx}3\usepackage{url}4\usepackage{xcolor}

5\title{Hacia un PLN fiable con grandes modelos de lenguaje:6Revisión de recuperación, razonamiento, alineación y evaluación}7\author{Envío anónimo a ACL}8 9\begin{document}10\maketitle11\begin{abstract}12Revisamos modelos fiables en13recuperación, razonamiento, alineación y evaluación.14\end{abstract}

15\section{Visión general}

16Los grandes modelos son centrales en el PLN y transforman las respuestas, el resumen y la extracción de información. Las alucinaciones, el razonamiento frágil y la sensibilidad a las instrucciones limitan su eficacia.17 18Estudiamos recuperación, razonamiento, alineación y evaluación con un protocolo común. La referencia logra 72.4 de exactitud y 68.1 de F1; recuperación, 81.6 y 77.3; nuestro método, 86.2 y 83.5. Todos usan el mismo conjunto de evaluación.

19\section{Recuperación}20La recuperación aporta pruebas externas al modelo. Evaluamos cómo la calidad de los pasajes afecta a la coherencia de las respuestas y a la atribución de las afirmaciones a sus fuentes.21 22\section{Razonamiento}23El razonamiento divide tareas complejas en pasos. La evaluación distingue el éxito de la tarea de la calidad de las pruebas y mide la estabilidad entre ejecuciones.24 25\section{Alineación}26La alineación fomenta el seguimiento de instrucciones sin perder coherencia factual. Analizamos la interacción entre optimización de preferencias, recuperación y estimación de incertidumbre.27 28\section{Evaluación}29Los experimentos usan una partición fija e informan de resultados medios. Los análisis adicionales incluyen el protocolo completo, ablaciones y ejemplos para la reproducibilidad.30 31\input{sections/experiments}32\input{sections/discussion}33\bibliographystyle{plain}34\bibliography{references}35\appendix36\input{sections/appendix}37\end{document}

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