Últimos artículos para LLMs

Este artículo presenta un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de KGQA usando GNNs y LLMs.

Presentando la planificación abierta y fundamentada para mejorar la ejecución de tareas en el mundo real.

Un método para crear representaciones de texto claras usando preguntas de sí/no.

Un nuevo método mejora la resolución de eventos al combinar modelos de lenguaje para mayor precisión.

Un nuevo sistema para evaluar modelos de lenguaje usando flujos de datos del mundo real.

Un estudio compara las respuestas empáticas de los modelos de lenguaje y los humanos.

Este artículo examina cómo los LLMs entienden las creencias y sentimientos humanos.

Usando IA para automatizar la vectorización, mejorando la eficiencia y la corrección del código.

Los ataques de interferencia pueden interrumpir los sistemas de generación aumentada por recuperación al bloquear las respuestas.

Este estudio examina cómo las percepciones sociales afectan las interacciones de los estudiantes con LLMs en cursos de programación.

LogBatcher simplifica el análisis de logs usando modelos de lenguaje grandes sin necesidad de entrenamiento previo.

Una nueva referencia prueba la capacidad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades de software.

Explorando cómo las máquinas detectan opiniones en publicaciones de redes sociales.

Una mirada a cómo los LLMs enfrentan desafíos de programación por ejemplo.

Evaluando el papel de los LLMs en mejorar la representación estructurada de los artículos científicos.

Un nuevo método mejora el procesamiento de gráficos ricos en texto para obtener mejores ideas.

Investigando cómo las predicciones de LLM se alinean con las elecciones humanas usando modelado estadístico.

Este artículo explora cómo usar la IA para mejorar los procesos de optimización multiobjetivo.

Evaluando riesgos de resultados sesgados en robots usando modelos de lenguaje.

SciEx revela las fortalezas y desafíos de los LLMs en la evaluación científica.

Este estudio evalúa cómo los LLMs pueden mejorar las pruebas de mutación en el desarrollo de software.

Una nueva evaluación pone a prueba las habilidades de los LLMs con formatos de datos estructurados.

Este papel investiga el Efecto de Falso Consenso en grandes modelos de lenguaje.

Presentamos RePrompt para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje a través de mensajes optimizados.

Este estudio examina los sesgos en los modelos de IA durante el etiquetado de datos de discurso de odio.

Explorando el papel de la IA en mejorar la consistencia en las calificaciones en la educación en línea.

La investigación muestra que los estilos de respuesta consistentes mejoran la efectividad de los LLM con menos ejemplos.

Un nuevo método combina humanos y IA para clasificar textos de manera eficiente.

Este estudio analiza cómo el lenguaje influye en los valores culturales en modelos grandes.

APPL simplifica el desarrollo con modelos de lenguaje grandes usando una sintaxis intuitiva, parecida a Python.

Este artículo habla sobre cómo las redes neuronales profundas aprenden el lenguaje a través de la predicción del siguiente token.

UNCTAD crea una herramienta RAG de código abierto para mejorar el acceso a datos y la eficiencia.

Este estudio investiga la efectividad de FActScore en varios idiomas.

CEBench ayuda a las empresas y a los investigadores a evaluar LLMs mientras manejan costos y rendimiento.

GIEBench evalúa las respuestas empáticas de los LLMs basándose en identidades de grupos diversos.

Un estudio sobre PlagBench y su papel en la detección de plagio en los resultados de LLM.

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

Este documento presenta un método para usar LLMs para anotar datos tabulares con un mínimo esfuerzo humano.

Este estudio examina los LLMs como una alternativa rentable para la clasificación de texto.

LLaMIPa mejora la capacidad de las computadoras para comprender la dinámica de las conversaciones.