Mehran Kazemi

Explorando cómo los transformadores abordan de manera efectiva varias tareas de razonamiento en grafos.

Un nuevo conjunto de datos evalúa cómo los LLMs razonan con múltiples imágenes.

Un nuevo estándar evalúa qué tan bien los modelos entienden el tiempo y los eventos.

Gemma 2 ofrece un alto rendimiento en un tamaño compacto para tareas de lenguaje.

Un estudio revela que los modelos más baratos pueden generar mejores datos de entrenamiento para tareas de razonamiento.

Michelangelo evalúa los modelos de lenguaje según su capacidad para razonar a través de contextos largos.