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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)-
dc.contributor.authorBraberman, Víctores
dc.contributor.authorUchitel, Sebastiánes
dc.contributor.authorCarrasco, Matíases
dc.contributor.authorMayr, Franzes
dc.contributor.authorYovine, Sergioes
dc.date.accessioned2024-12-09T13:31:55Z-
dc.date.available2024-12-09T13:31:55Z-
dc.date.issued2024-08-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3730-
dc.description.abstractEl documento plantea una línea de trabajo de investigación cuyo objetivo es mejorar el proceso de especialización de aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje, a través de la síntesis de controladores extraídos a partir de prompts mediante el aprendizaje de modelos subrogados y la verificación de propiedades metamórficas.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isospaes
dc.rightsAcceso abierto*
dc.subjectInteligencia artificial generativaes
dc.subjectGrandes modelos de lenguajees
dc.subjectGenerative artificial intelligencees
dc.subjectLarge language modelses
dc.titleUn enfoque para mejorar el proceso de prompt engineering en aplicaciones basadas en LLMes
dc.typeDocumento de trabajoes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiIA_1_2022_1_173516es
dc.type.versionBorradores
dc.anii.institucionresponsableUniversidad ORT Uruguayes
dc.anii.institucionresponsableUniversidad de Buenos Aireses
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computación e Informaciónes
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