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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Federico Suaiter
DESCRIPTION:Título: ¿Capturan los embeddings de los LLMs información sobre temporalidad y relaciones espaciales?\nDirector: Esteban Feuerstein\nCodirector: Juan Manuel Ortiz de Zárate\nJurados: Gabriel Tolosa\, Ernesto Mislej \nResumen:\nLos Large Language Models (LLMs) han demostrado una capacidad notable para capturar relaciones semánticas a través de sus embeddings\, contribuyendo significativamente al avance de diversas aplicaciones\, como el procesamiento del lenguaje natural. Este trabajo tiene como objetivo analizar cómo los LLMs modelan el tiempo y el espacio dentro de sus representaciones vectoriales. Dicho análisis se lleva a cabo de forma directa sobre la estructura interna de las representaciones\, permitiendo una evaluación transparente y una interpretación accesible. Los resultados obtenidos al analizar diferentes modelos de LLMs revelan patrones específicos en la manera en que dichos LLMs representan eventos temporales y ubicaciones geográficas\, sugiriendo que efectivamente incorporan de manera implícita una estructura\, en mayor o menor medida\, espacio-temporal en sus representaciones vectoriales.
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