Xiaoling Wang

Nuevos métodos para crear árboles de decisión médica a partir de textos mejoran la toma de decisiones clínicas.

Este estudio presenta un método para limitar las salidas dañinas en modelos de lenguaje grandes.

Un método para mejorar la seguridad mientras se mantiene el rendimiento en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora el ajuste fino de los modelos de lenguaje grandes para una mejor eficiencia.

TS-TCD combina datos de series temporales y texto para mejorar la precisión de las predicciones.

TAL mejora la fiabilidad del modelo de aprendizaje profundo a través de la conciencia de la tipicidad.

Un nuevo método que asegura que los modelos de lenguaje sigan siendo seguros mientras funcionan de manera efectiva.