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Investigación sobre cómo mejorar la traducción de lenguas de pocos recursos usando técnicas de selección de ejemplos.

Un nuevo método mejora la selección de ejemplos para un mejor aprendizaje del modelo.

Un nuevo enfoque para el recorte de imágenes mejora la flexibilidad y la eficiencia.

Examinando cómo los transformers aprenden del contexto sin necesitar reentrenamiento.

Un sistema flexible mejora el acceso a información sensible para usuarios de confianza.

Examinando cómo las elecciones de ejemplos afectan la equidad en los modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar evalúa la capacidad de los LLMs para generar código Verilog.

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Explorando cómo los modelos de lenguaje grandes aprenden de ejemplos en diferentes contextos.

Este artículo examina cómo los modelos de secuencia miden la incertidumbre en sus resultados.

Un estudio sobre el impacto de ICL y SFT en la estructura del modelo de lenguaje.

Explorando el impacto del aprendizaje en contexto en el rendimiento de los modelos de lenguaje.

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Un estudio revela vulnerabilidades en modelos de IA debido a ataques de puerta trasera.

Examinando los límites de los modelos de lenguaje en tareas subjetivas.

Nuevos métodos simplifican la extracción de PICO de ensayos clínicos para una investigación más eficiente.

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

Un nuevo modelo mejora las incrustaciones de texto a través de estrategias de aprendizaje en contexto.

Evaluando VLMs en tareas espaciales usando texto visual y poco claro.

Un conjunto de datos para clasificar tareas de programación según su complejidad para una mejor asignación de recursos.

Este estudio mejora el análisis de sentimientos a través de métodos de cero disparos en varios idiomas.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en las predicciones de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método reduce las necesidades de datos en el aprendizaje por refuerzo, mejorando la estabilidad del entrenamiento.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de voz para grabaciones largas.

Este estudio examina cómo los LLMs pueden detectar algoritmos de generación de dominios en ciberseguridad.

Un nuevo método para que los robots naveguen de manera efectiva sin necesidad de un entrenamiento extenso.

Un estudio sobre las habilidades de diferentes modelos en el Aprendizaje en Contexto.

Una mirada a los desafíos del reconocimiento de formas para las máquinas y el camino a seguir.

Un nuevo método ayuda a la IA a aprender diversas tareas de manera más eficiente.

Una mirada a cómo la IA tiene problemas con funciones lineales básicas a pesar de su entrenamiento extenso.

Este artículo explora cómo un transformador simple aprende el método de predicción de un vecino más cercano.

Los LLMs muestran habilidades de aprendizaje fuertes con tareas de matrices a través del Aprendizaje en Contexto.

P-LLM busca mejorar la compresión de imágenes usando técnicas avanzadas de grandes modelos de lenguaje.

Nuevo método mejora el aprendizaje de los modelos de lenguaje a través de la selección organizada de ejemplos.

Un enfoque nuevo para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje usando estrategias de recuperación.

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