Tradutor è un modello AI open-source innovativo per la traduzione in portoghese europeo. Supera la disparità con il portoghese brasiliano, offrendo traduzioni accurate grazie a un vasto corpus parallelo (PTradutor) e al fine-tuning di LLM come Gemma, Phi-3 e LLaMA-3. Un passo avanti per l'inclusività linguistica nell'IA.
Questo studio esplora l'efficacia dello scaling durante l'inferenza nei modelli di diffusione, dimostrando che l'aumento delle risorse computazionali porta a una migliore qualità dei campioni generati. Introduce un framework flessibile con verificatori e algoritmi di ricerca per ottimizzare il rumore di campionamento, rivelando che la ricerca di un rumore migliore è una dimensione chiave per il miglioramento delle prestazioni. I risultati indicano che modelli più piccoli con scaling dell'inferenza possono superare modelli più grandi senza, offrendo un approccio più efficiente all'AIGC.
