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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)-
dc.contributor.authorCarrasco, Matíases
dc.contributor.authorMayr, Franzes
dc.contributor.authorYovine, Sergioes
dc.contributor.authorKidd, Johnyes
dc.contributor.authorIturbide, Martínes
dc.contributor.authorda Silva, Juanes
dc.contributor.authorGarat, Alejoes
dc.date.accessioned2024-09-12T11:00:26Z-
dc.date.available2024-09-12T11:00:26Z-
dc.date.issued2024-07-07-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3624-
dc.description.abstractWe define a congruence that copes with null next-symbol probabilities that arise when the output of a language model is constrained by some means during text generation. We develop an algorithm for efficiently learning the quotient with respect to this congruence and evaluate it on case studies for analyzing statistical properties of LLM.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isoenges
dc.relationhttps://arxiv.org/abs/2406.08269es
dc.rightsAcceso abierto*
dc.subjectInteligencia artificial generativaes
dc.subjectGrandes modelos de lenguajees
dc.titleAnalyzing constrained LLM through PDFA-learninges
dc.typePreprintes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.subject.aniiCiencias de la Computación
dc.identifier.aniiIA_1_2022_1_173516es
dc.identifier.aniiFMV_1_2023_1_175864es
dc.anii.institucionresponsableUniversidad ORT Uruguayes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computaciónes
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