Desafortunadamente, no podré asistir a #ICML2025 en persona debido a retrasos en la visa. Pero estoy emocionado de compartir nuestro artículo en ICML: "Los modelos de lenguaje grandes son preseleccionadores de demostración para sí mismos". 🧠📄 💡 ¿Qué pasaría si los LLM pudieran ayudar a elegir mejores ejemplos para sí mismos? Proponemos FEEDER, un marco que permite a los LLM preseleccionar un subconjunto pequeño pero poderoso de datos de entrenamiento en función de la suficiencia y la necesidad, reduciendo costos, aumentando el rendimiento y generalizando entre tareas. ¡Ven a comprobarlo!