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La investigación desafía los métodos tradicionales de evaluar los valores y opiniones de los modelos de lenguaje.

Los investigadores mejoran los modelos de Encoder-Decoder para predecir mejor la complejidad de las oraciones usando características lingüísticas.

Un estudio sobre los efectos del ajuste fino de instrucciones en el rendimiento del modelo.

Este estudio evalúa la efectividad de diferentes enfoques de aprendizaje en el procesamiento de lenguaje natural multilingüe.

Este artículo examina los sesgos de género en los modelos de lenguaje y sus implicaciones.

Un nuevo método mejora la verificación de hechos en sistemas de generación aumentada por recuperación.

Un nuevo estándar evalúa el rendimiento de los LLM en tareas complejas de PowerPoint.

iScore ayuda a los educadores a evaluar qué tan bien puntúan los modelos de lenguaje los resúmenes escritos.

Mipha combina la comprensión visual y de texto con modelos más pequeños para mayor eficiencia.

HILL ayuda a los usuarios a detectar inexactitudes en las respuestas de los modelos de lenguaje.

TaxoLLaMA mejora la comprensión de los significados de las palabras y sus relaciones para un mejor procesamiento del lenguaje.

Este documento explora cómo la decodificación semántica mejora el trabajo en equipo de la IA y sus resultados.

Adaptive-RAG mejora la precisión de las respuestas al abordar la complejidad de las preguntas.

Descubre cómo los modelos de lenguaje pueden mejorar nuestra comprensión de la calidad de los argumentos.

Un estudio de las técnicas usadas para eludir las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje de IA.

Este artículo habla sobre la efectividad de las preguntas de opción múltiple (MCQs) para evaluar LLMs en comparación con preguntas largas.

Las pruebas de referencia de MANGO evalúan modelos de lenguaje para navegación y mapeo en contextos de laberinto.

Este estudio evalúa el rendimiento multilingüe de modelos en el reconocimiento de entidades nombradas.

Un estudio explora cómo los modelos de lenguaje trabajan con los humanos y entre ellos para completar tareas.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje manejan los pronombres y las implicaciones para la identidad.

Explorando cómo Mamba recuerda y edita hechos de manera diferente a los modelos tradicionales.

Examinando un nuevo método para aprovechar las debilidades de los modelos de lenguaje usando lenguas de bajo recurso.

Un nuevo método para dar forma a las personalidades de LLM usando los cinco grandes rasgos.

Descubre cómo el desequilibrio de idiomas puede mejorar el rendimiento de modelos multilingües.

Este estudio examina si los modelos de lenguaje toman decisiones como los humanos en situaciones estratégicas.

Un nuevo estándar revela brechas en la comprensión visual de los modelos de lenguaje grandes.

Una mirada al método de superposición para mejorar el análisis de oraciones.

Examinando cómo los nombres influyen en los prejuicios en los modelos de lenguaje.

Un corpus japonés robusto creado a partir de datos de Common Crawl mejora el rendimiento de los LLM.

Este estudio investiga cómo los modelos de lenguaje responden a los cambios en los significados de las palabras.

Examinando cómo la temperatura influye en la creatividad de las narrativas generadas por modelos de lenguaje.

Investigando el sesgo posicional en los modelos de lenguaje y cómo reducirlo.

Este estudio analiza cómo GPT-2 predice acrónimos de tres letras.

Estrategias para reducir el comportamiento demasiado cauteloso en modelos de lenguaje.

Este marco mejora la eficiencia y la precisión en la evaluación de textos usando Modelos de Lenguaje Grande.

N nuevas métricas mejoran la efectividad de los modelos de lenguaje grande en la educación.

Este artículo examina cómo los grandes modelos de lenguaje recuerdan información de los datos de entrenamiento.

Adaptar modelos multilingües puede mejorar el rendimiento para las lenguas urálicas menos utilizadas.

Explora el papel de la clasificación ordinal y el impacto de los modelos de lenguaje preentrenados.

Explora cómo el DETALLE mejora la comprensión del aprendizaje en contexto en los modelos de lenguaje.