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Un estudio que compara el aprendizaje en contexto y el aprendizaje supervisado revela diferencias clave en el rendimiento del modelo.

Nuevos estándares con IA generativa mejoran las técnicas de combinación de tablas de datos.

Un estudio de cómo prefixLM supera a causalLM en el aprendizaje a partir del contexto.

Raven mejora los modelos de lenguaje con técnicas de recuperación innovadoras y un aprendizaje de contexto mejorado.

Un enfoque nuevo que combina ICL y generación de código para mejorar las predicciones.

HICL mejora la comprensión de las publicaciones en redes sociales usando hashtags y aprendizaje en contexto.

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

Este estudio investiga la relación entre las habilidades emergentes y el aprendizaje en contexto en grandes modelos de lenguaje.

Este estudio evalúa la capacidad de LLaMa para traducir con consideraciones de género.

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

Descubre cómo los modelos de IA pueden mejorar la clasificación de preguntas en la banca.

Las investigaciones muestran que los modelos NMT pueden adaptarse rápido con pocos ejemplos.

Explorando cómo los transformers se adaptan para predecir resultados en sistemas desconocidos.

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

Combinar modelos de recuperación con modelos de lenguaje mejora el rendimiento en tareas de clasificación de texto.

Descubre cómo los LLMs mejoran la precisión al traducir lenguaje ambiguo.

Este documento examina las limitaciones del aprendizaje en contexto en los modelos de lenguaje.

Bode es un modelo de lenguaje diseñado para mejorar la comprensión de texto en portugués.

Examinando cómo las plantillas de prompt afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Mejorando la adaptabilidad del modelo de lenguaje a través de la recuperación selectiva de ejemplos.

Un nuevo método mejora la gestión de incidentes para servicios en la nube usando datos históricos.

Explorando cómo el machine unlearning ayuda en la privacidad de datos y el cumplimiento de normativas.

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

Una visión general del aprendizaje y reconocimiento de habilidades en modelos de lenguaje grandes.

El envenenamiento de datos amenaza la integridad de los sistemas de aprendizaje en contexto, revelando vulnerabilidades ocultas.

Descubre cómo Mamba cambia el aprendizaje en contexto para aplicaciones de inteligencia artificial.

Examinando las capacidades de Mamba y su modelo híbrido con Transformers.

Un estudio revela cómo los LLMs adaptan su aprendizaje según la retroalimentación durante las tareas.

VisLingInstruct mejora la capacidad de los modelos para integrar texto e imágenes.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Este artículo analiza las ventajas de la atención multi-cabeza sobre la atención de cabeza única en tareas de aprendizaje automático.

Una visión general del Aprendizaje en Contexto y sus aplicaciones prácticas a través del Marco de Sopa de Pelícano.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje adaptan sus predicciones usando el aprendizaje en contexto.

Un nuevo método para seleccionar demostraciones mejora el rendimiento del modelo en tareas de lenguaje.

Examinando cómo los Transformers aprenden del contexto para enfrentar tareas no vistas.

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

Este artículo explora cómo la aleatoriedad afecta el aprendizaje con datos etiquetados limitados.

Explorando el aprendizaje en contexto y sus implicaciones para el rendimiento de la IA multilingüe.

Explorando los avances y aplicaciones de los transformadores lineales en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje a través de una mejor selección de ejemplos.