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Este estudio explora métodos para mejorar los modelos de visión-lenguaje usando imágenes generadas.

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Examinando los riesgos y las medidas de seguridad en el ajuste de modelos de lenguaje.

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Un nuevo enfoque para clasificar datos tabulares usando transformadores ICL muestra resultados prometedores.

Examinando la efectividad del razonamiento en modelos de lenguaje grandes.

Investigando cómo el espacio latente afecta el rendimiento de los modelos transformer en tareas de lenguaje.

Examinando el impacto del contenido de noticias sintéticas y las dificultades de detección.

Examinando la memorización en modelos de autocompletado de código y sus implicaciones de privacidad.

Este artículo examina formas de mejorar las habilidades de planificación en modelos de lenguaje grandes.

Un método para evaluar el conocimiento del modelo a través del procesamiento interno.

DetectBench evalúa LLMs en su habilidad para detectar evidencia oculta en tareas de razonamiento.

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

Avances en el ajuste fino de modelos de lenguaje usando técnicas innovadoras.

RankAdaptor optimiza el ajuste fino para modelos de IA podados, mejorando el rendimiento de manera eficiente.

Métodos para reducir el uso de memoria durante el ajuste fino de modelos grandes.

Este estudio presenta un conjunto de datos y un método para mejorar la precisión del reconocimiento de voz en chino usando Pinyin.

Nuevos métodos mejoran las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje para un mejor rendimiento en tareas.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje se alinean con los valores humanos.

Este estudio se centra en mejorar las respuestas del modelo al apuntar a requisitos de longitud específicos.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

Este estudio evalúa qué tan bien los modelos de lenguaje grandes utilizan información externa.

El conjunto de datos GTZAN-synth utiliza música sintética para mejorar los sistemas de etiquetado musical.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales de picos en tareas de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran el diseño molecular al medir la incertidumbre de las predicciones.

Un nuevo sistema mejora el procesamiento de datos mientras asegura la privacidad del usuario y el uso eficiente de recursos.

HyperLoader mejora el entrenamiento de modelos multitarea utilizando técnicas innovadoras y hiperredes.

Las investigaciones muestran lo fácil que es quitar las funciones de seguridad de los modelos Llama 3.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de modelos grandes de manera eficiente durante el ajuste fino.

CPT mejora el rendimiento de modelos de caja negra sin acceso directo a los parámetros internos.

Ajustando modelos de lenguaje grandes directamente en smartphones mientras protegemos los datos del usuario.

Examinando métodos para mejorar la generación de código para lenguajes de programación especializados usando LLMs.

Nuevo conjunto de datos mejora el rendimiento del modelo de lenguaje árabe y fomenta la comunicación efectiva.

Técnicas para reducir la generación de lenguaje dañino en modelos de IA.

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

Un nuevo método para mejorar el rendimiento del modelo en datos fuera de distribución.