Neuste Artikel für Modellbewertung

Ein Leitfaden zum Verständnis der Leistung von KI-Modellen mithilfe des FEET-Rahmenwerks.

Ein Rahmen zum Vergleichen von Prognosemodellen mit Hauptkomponenten.

RLInspect hilft, Reinforcement-Learning-Modelle effektiv zu analysieren und zu verbessern.

Untersuchen, wie KI-Modelle Text und Bilder zusammen verarbeiten.

Untersuchen, wie die Modellgrösse die Leistung bei OOD-Erkennung beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von unbekannten Daten in Deep-Learning-Modellen.

Sind NLI-Aufgaben immer noch relevant, um grosse Sprachmodelle zu testen?

Das ICER-Framework testet Sicherheitsmassnahmen in Text-zu-Bild-Modellen effektiv.

Eine Studie zeigt Genauigkeitsprobleme bei von KI erzeugten langen Texten.

Eine Studie darüber, wie gut Sprachmodelle Fakten ohne Abkürzungen verbinden.

Ein Blick auf Domainanpassung, Privatsphäre und föderiertes Lernen in der Datenwissenschaft.

ElectroVizQA testet, wie gut KI digitale Elektronik versteht, mit visuellen und textlichen Fragen.

Neue Metriken verbessern das Verständnis von Sparse Autoencodern in neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von generativen Modellen mit begrenzten gelabelten Daten.

Knowledge-CLIP verbessert die Bild- und Textausrichtung durch fortschrittliche Lernstrategien.

PANGAEA bewertet geospatial Grundmodelle mit verschiedenen Datensätzen und Aufgaben.

DART-Eval benchmarkt DNA-Modelle, um ein besseres Verständnis von Genregulation zu bekommen.

Die Art und Weise, wie wir die Leistung von KI-Modellen bewerten, revolutionieren mit Flexibilität und Fairness.

Forscher zeigen Schwächen in NLI-Modellen mit Hilfe von adversarialen Techniken auf.

Lern, wie Datenvorverarbeitung die Vorhersagen im Machine Learning beeinflusst.

Forscher bringen eine Methode raus, um faktische Fehler in Textzusammenfassungen zu finden.

Entdecke, wie das Zusammenführen von Modellen die Effizienz und Genauigkeit im maschinellen Lernen steigern kann.

Lern, wie bayesianische Modelle die Datenanalyse und Entscheidungsfindung verbessern.

Ein Blick darauf, wie man maschinelles Lernen mit semi-supervised Learning-Techniken verbessern kann.

Untersuchen, wie sich Perspektivwechsel auf die Objekterkennung in Sichtmodellen auswirken.