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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.

TPO ofrece un nuevo método para alinear modelos de lenguaje con las preferencias humanas de manera eficiente.

ThReaD mejora el rendimiento de los LLM en tareas complejas a través de la gestión dinámica de hilos.

Este artículo examina los riesgos de ajustar modelos de lenguaje para la seguridad.

Un nuevo enfoque mejora la diversidad de las solicitudes para modelos de lenguaje más seguros.

La investigación revela los desafíos de la detección de marcas de agua en modelos de lenguaje grandes.

Este estudio presenta un sistema para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje usando desafíos adversariales.

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MAP-Neo busca transparencia y rendimiento en el modelado de lenguaje de IA.

Examinando los desafíos y soluciones en el marcado de LLM para prevenir su mal uso.

Nuevos recursos mejoran la evaluación de modelos de lenguaje coreano.

La investigación muestra que instrucciones diversas mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje en tareas no vistas.

La investigación presenta un método para mejorar la toma de decisiones en agentes de modelos de lenguaje.

Este estudio examina cómo los LLMs manejan el razonamiento en situaciones abstractas y contextuales.

El Block Transformer mejora la velocidad y la eficiencia del procesamiento de texto en los modelos de lenguaje.

Pruebas recientes muestran que los LLMs tienen debilidades en el razonamiento simple a pesar de sus altas puntuaciones en los benchmarks.

Una guía para transformar código Python no idiomático usando técnicas modernas.

Este estudio examina cómo los LLMs manejan los cambios en las tareas de resumen.

Este estudio explora cómo crear oraciones que mantengan significados específicos usando FrameNet.

Este estudio evalúa la capacidad de GPT-4 para extraer datos de la literatura sobre ciencia de materiales.

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

Este artículo evalúa la capacidad de los modelos de lenguaje para simular entornos de juego.

Un nuevo enfoque para evaluar estrategias de razonamiento con un enfoque en los costos computacionales.

MedExQA establece un nuevo estándar para evaluar modelos de lenguaje médico con un enfoque en las explicaciones.

El estudio evalúa qué tan bien los LLMs razonan más allá del contexto inmediato.

Explorando las limitaciones de la Optimización de Preferencias Directas en el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Evaluando qué tan bien los modelos de lenguaje realizan encuestas de investigación en diferentes campos académicos.

Una nueva herramienta para evaluar la mejora continua de los modelos de lenguaje a través de retroalimentación.

Un nuevo marco evalúa los modelos de lenguaje en inteligencia emocional y creatividad.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje a través de una mejor selección de ejemplos.

ReadCtrl permite a los modelos de lenguaje ajustar mejor la complejidad del texto a las habilidades del lector.

GAMA mejora el procesamiento de audio al fusionar conocimientos de sonido y lenguaje.

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

Este estudio muestra cómo BERT aprende datos del COVID-19 a través de entrenamiento continuo.

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

Un nuevo marco mejora cómo los agentes LLM aprenden a través de una guía de procesos detallada.