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Explora cómo los LLMs pueden mejorar la detección de bots mientras se abordan los riesgos asociados.

Una mirada a las trampas de la sintonización de instrucciones para modelos de lenguaje de IA.

La selección efectiva de datos mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje durante el ajuste de instrucciones.

Presentamos una herramienta para crear plantillas de reportes de problemas personalizadas para desarrolladores de software.

SafeCoder mejora la seguridad del código generado por modelos de lenguaje.

Un nuevo método para adaptar LLMs sin necesidad de etiquetar mucho.

Examinando los tamaños de muestra necesarios para que los modelos especializados superen a los generales.

Un nuevo método para evaluar la precisión de los resultados de LLM utilizando dimensiones intrínsecas locales.

Este estudio revela el potencial de los modelos de lenguaje pequeños en tareas de radiología.

Aprovechando modelos de lenguaje para agilizar la extracción de información en virología.

Un nuevo estándar evalúa el aprendizaje continuo en modelos de lenguaje multimodal.

Mejorando las capacidades de aprendizaje de los modelos de IA a través de mejores métodos de entrenamiento.

Una evaluación de qué tan bien los LLMs recuerdan información factual y los factores involucrados.

Un nuevo método, InsTa, mejora la selección de tareas en la sintonización de instrucciones.

Una mirada a las amenazas de seguridad que presentan los LLMs de código ajustados por instrucciones.

Este artículo explora el sesgo en los modelos de generación de código en diferentes lenguajes.

La investigación muestra que instrucciones diversas mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje en tareas no vistas.

Métodos para mejorar la calidad de la traducción en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de videos al combinar codificadores de imagen y video.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje creando diálogos atractivos de múltiples turnos.

Este artículo describe un nuevo método para mejorar la generación de código Verilog usando ajuste de instrucciones.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar la comprensión de las instrucciones en persa por parte de la IA.

Los modelos de código Granite mejoran la eficiencia de codificación con capacidades avanzadas de contexto largo.

Destacando los avances clave en técnicas de generación de argumentos basadas en IA y los desafíos enfrentados.

TAGCOS optimiza la afinación de instrucciones al seleccionar subconjuntos de datos efectivos para modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque mejora cómo los LLMs siguen instrucciones complejas usando razonamiento simbólico.

La selección eficaz de datos es clave para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

Usando LLMs para mejorar tareas de e-commerce a través de ajuste de instrucciones y cuantización.

CROME hace que los modelos multimodales sean más fáciles de usar con menos entrenamiento necesario.

Un método para reducir modelos de lenguaje sin sacrificar efectividad a través de poda y destilación.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de lenguaje con instrucciones y tareas variadas.

Mejorando los LLMs para una mejor precisión y consistencia en traducciones médicas.

CRAFT simplifica la generación de conjuntos de datos sintéticos para varias tareas con muy poca intervención del usuario.

Un estudio sobre el rendimiento de LLM usando ajuste de instrucciones y aprendizaje en contexto.

Un nuevo método mejora los sistemas de recuperación usando consultas sintéticas sin datos etiquetados.

Presentamos FMDLlama, un modelo de lenguaje para detectar información financiera falsa.

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

Usar varias perspectivas de anotadores puede mejorar los modelos de clasificación de texto.

El modelo EAGLE y el conjunto de datos mejoran la comprensión de los videos egocéntricos.

Un nuevo método para seleccionar datos de manera eficiente en el ajuste fino de IA.