Tatsunori Hashimoto

Un enfoque novedoso asegura que los modelos de lenguaje produzcan resultados más precisos y confiables.

Este estudio revela cómo los datos individuales afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Analizar los modelos existentes revela información sobre las tendencias de rendimiento de los modelos de lenguaje a medida que aumenta su tamaño.

Cómo el ajuste fino afecta la capacidad de los modelos de lenguaje para recordar hechos con precisión.

Este artículo describe un nuevo enfoque usando Entrenamiento en el Momento de la Prueba para mejorar el rendimiento de las RNN.

Nuevos métodos mejoran las pruebas para modelos de lenguaje, centrados en áreas clave de rendimiento.

Explora la necesidad de un sistema de retroalimentación abierto para mejorar las respuestas de la IA.

Este enfoque simplifica la elección de conjuntos de datos de preentrenamiento efectivos para modelos de lenguaje.

Nuevo método mejora el conocimiento de los modelos de lenguaje a partir de datos limitados.