Min-Yen Kan

Examinando cómo los modelos de lenguaje recuerdan información: acceso secuencial vs. acceso aleatorio.

Usando mecanismos de retroalimentación para mejorar los resúmenes científicos generados por LLM.

Un nuevo método mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje a través de un aprendizaje de preferencias efectivo.

Este artículo examina cómo el sesgo de formato afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje y sugiere estrategias de mejora.

TART mejora las tareas de razonamiento en tablas usando herramientas especializadas y modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora la precisión en modelos de visión-lenguaje al reducir alucinaciones.

Los errores tipográficos pueden confundir mucho a los modelos de lenguaje avanzados y afectar sus respuestas.