Desafortunadamente, no podré asistir en persona a #ICML2025 debido a retrasos en la visa. ¡Pero estoy emocionado de compartir nuestro artículo en ICML: "Los Modelos de Lenguaje Grande son Pre-Selectores de Demostración para Ellos Mismos"! 🧠📄 💡 ¿Y si los LLMs pudieran ayudar a elegir mejores ejemplos para ellos mismos? Proponemos FEEDER, un marco que permite a los LLMs pre-seleccionar un pequeño pero poderoso subconjunto de datos de entrenamiento basado en suficiencia y necesidad, reduciendo costos, mejorando el rendimiento y generalizando a través de tareas. ¡Ven a verlo!