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Un estudio evalúa modelos de lenguaje en cómo manejan múltiples tareas al mismo tiempo.

Una nueva técnica mejora los modelos de lenguaje al actualizar y agregar conocimientos de manera eficiente.

Tender ofrece una solución novedosa para el uso eficiente de modelos de lenguaje grandes.

Examinando las capacidades de los LLMs en comparación con las taxonomías tradicionales.

Explorando métodos para crear tablas estructuradas usando modelos de lenguaje grandes.

La investigación detalla técnicas para mejorar la eficiencia en el uso de adaptadores LoRA.

Presentando la evolución del modelo para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje sin datos de entrenamiento adicionales.

Un nuevo método mejora las pruebas para modelos de lenguaje usando datos reales de usuarios.

Examinando las limitaciones de los modelos de lenguaje grande en entender las relaciones de código.

La investigación muestra que sensores simples pueden competir con cámaras complejas en tareas de robots.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a aprender lenguaje simbólico sin la ayuda de humanos.

Un estudio sobre el rendimiento de modelos de lenguaje más pequeños y abiertos en varias tareas.

Un nuevo método para entender cómo los modelos de audio hacen predicciones.

Un nuevo conjunto de datos mejora la eficiencia de búsqueda de código para los desarrolladores que usan consultas en lenguaje natural.

Los modelos GLM-4 muestran capacidades mejoradas en comprensión y generación de lenguaje.

Un nuevo método para mejorar la estabilidad y el rendimiento del modelo en entornos de pocos recursos.

Presentando un método flexible para las tasas de aprendizaje que mejora el rendimiento del modelo sin horarios preestablecidos.

Examinando cómo la activación de neuronas mejora el razonamiento aritmético en modelos de lenguaje grandes.

Examinando los avances en la tecnología de bases de datos con GPU y su rendimiento.

Un nuevo método mejora las predicciones del rendimiento de materiales para componentes impresos en 3D.

Un nuevo método mejora la selección de ejemplos y la optimización de instrucciones para modelos de lenguaje grandes.

Una nueva métrica mejora la evaluación de modelos de clasificación de texto en diferentes dominios.

Este artículo examina métodos para eliminar datos de usuarios de redes neuronales de manera eficiente.

Un estudio sobre cómo los modelos de estimación de pose funcionan con imágenes corruptas.

QuickEd mejora la velocidad y precisión en el alineamiento de secuencias de ADN y proteínas.

Un nuevo enfoque para optimizar sistemas usando Lógica Temporal de Señales.

Un nuevo método mejora la protección de la privacidad en los modelos de lenguaje sin afectar el rendimiento.

Este artículo habla sobre la adaptación de modelos de lenguaje para mejorar el soporte en varios idiomas.

Un nuevo protocolo combina transporte y cifrado para un movimiento de datos seguro y eficiente.

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

Explorando cómo las formas únicas influyen en la eficiencia y durabilidad de las baterías.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el rendimiento de los LLM en resolver desafíos relacionados con grafos.

Aprende cómo el debloating mejora el rendimiento y la seguridad del software al eliminar código innecesario.

Un nuevo conjunto de pruebas mejora la eficiencia y efectividad de la autotuning del compilador.

MIGU mejora el aprendizaje continuo en modelos de lenguaje sin necesitar datos viejos.

Nuevos métodos reducen resultados temporales en consultas agregadas complejas.

Un nuevo marco evalúa los métodos de condensación de grafos para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático.

Un análisis de los modelos de lenguaje y su papel en la atención médica.

Este estudio evalúa qué tan bien los LLMs razonan sobre las direcciones cardinales.

Una nueva función de pérdida, Astral, mejora el rendimiento de las redes neuronales informadas por la física.