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Este estudio usa modelos de visión-lenguaje para mejorar la detección de nubes en imágenes satelitales.

Explorando cómo los sesgos afectan los modelos de imagen y estrategias para mitigarlos.

Un nuevo método de entrenamiento mejora el rendimiento de los sistemas de diálogo.

Explorando mejoras recientes en la extracción de información sobre medicamentos de textos clínicos.

Un nuevo método mejora las habilidades de los robots para entender y manipular objetos.

La investigación integra gráficos moleculares y texto para mejorar las predicciones de propiedades.

Explorando cómo los modelos generales se adaptan a tareas específicas a través de la colaboración.

Un enfoque novedoso para evaluar la adaptabilidad de los modelos preentrenados a nuevas tareas.

Evaluando métodos de aprendizaje auto-supervisado para mejorar los diagnósticos de imágenes médicas.

S2PGNN mejora la adaptación de las GNN a datos etiquetados.

Un estudio mejora el reconocimiento de voz para personas mayores, usando técnicas innovadoras.

Investigando las transiciones de fase en sistemas cuánticos para entender mejor la física de partículas.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de lenguaje centrándose en datos de entrenamiento diversos y complejos.

Explorando cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas.

Modelos recientes mejoran las predicciones para las interacciones de anticuerpos con antígenos clave.

Una mirada a cómo la adaptación de instrucciones mejora las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este estudio compara PEFT e ICL en la mejora de la generación de código usando LLMs.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de diferentes tipos de datos.

Aprende cómo el ajuste fino de Llama 2 ayuda en el análisis de noticias financieras.

Los modelos de lenguaje grandes simplifican el desarrollo de almacenes de información organizados.

Presentamos MerA para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque reduce el tamaño del modelo transformer con un impacto mínimo en la precisión.

La investigación mejora el reconocimiento de signos aislados para una mejor comunicación en comunidades Sordas.

Este artículo examina la alucinación en los modelos de lenguaje de IA y la investigación en curso.

Un marco para la adaptación eficiente de modelos de lenguaje grandes multimodales.

Una mirada a usar modelos para construir taxonomías de manera eficiente.

Delta-LoRA simplifica el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, con mejor rendimiento y menos uso de recursos.

Este proyecto mejora la resolución de problemas de matemáticas generando código Prolog a partir de modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje en contexto y el ajuste fino para mejorar el rendimiento del modelo.

Un nuevo enfoque mejora el chunking no supervisado en NLP usando un modelo jerárquico.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y el rendimiento en redes neuronales usando Mezcla de Expertos.

Este estudio examina el impacto del preentrenamiento no supervisado en tareas de series temporales.

Examinando el equilibrio entre ajustar finamente y conservar habilidades generales en modelos de IA.

Un método para evaluar cómo los medios de comunicación caracterizan a las figuras públicas.

Este estudio evalúa cómo se pueden usar los LLM en tareas de traducción en tiempo real.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la confiabilidad de los modelos de IA en entornos cambiantes.

Este artículo habla sobre el Ajuste de Canal Saliente, un método para ajustar eficientemente grandes modelos.

Explorando cómo la IA puede automatizar la clasificación de modos de fallo en el mantenimiento de maquinaria.

Analizando los efectos del fine-tuning y proponiendo el "conjugate prompting" como solución.

Un método para mejorar los transformadores de gráficos de manera eficiente y con menos uso de recursos.