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Zyda, un conjunto de datos con 1.3 billones de tokens, mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje.

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Un nuevo conjunto de datos evalúa el razonamiento de los Modelos de Lenguaje Grande con consultas complejas.

Evaluar la dificultad de las preguntas mejora la efectividad de los sistemas de recuperación de información.

Un nuevo método mejora la puntuación de confianza en los modelos de lenguaje usando explicaciones estables.

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MIVPG mejora cómo los modelos interpretan imágenes y texto juntos.

Un nuevo marco mejora los métodos de poda para modelos de lenguaje grandes sin necesidad de reentrenar.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes usando descripciones textuales detalladas.

Presentando un método para ajustar LLMs en dispositivos con pocos recursos.

Un nuevo conjunto de datos mejora la investigación sobre la conexión de eventos en documentos con un lenguaje creativo.

Este estudio examina el uso de la IA en el análisis de las respuestas de los estudiantes en la educación de biología.

Un nuevo modelo replica la comprensión humana en sistemas de IA.

Nuevos métodos como PromptFix ayudan a proteger los modelos de lenguaje de amenazas ocultas.

Explorando la clasificación multi-etiqueta para mejorar el reconocimiento de relaciones discursivas.

Evaluando métodos para el control preciso de las características del texto en las salidas de los LLM.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de los modelos de lenguaje usando datos limitados anotados por humanos.

Un nuevo método mejora la alineación y seguridad de los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método arroja luz sobre cómo los modelos de lenguaje recuerdan los datos de entrenamiento.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en los modelos de lenguaje, aumentando la confianza del usuario.

Explora las habilidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje y sus aplicaciones.

ABEX usa Abstract-and-Expand para mejorar los datos de entrenamiento para tareas de comprensión del lenguaje natural.

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Aprende a entrenar modelos para embeddings de texto de manera inteligente y efectiva.

Nuevos sistemas mejoran la clasificación de los valores morales en los textos.

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

Una mirada a la importancia de la cultura en los avances del Procesamiento de Lenguaje Natural.

Esta herramienta simplifica la creación y análisis de prompts para entradas de contenido mixto.

ETRASK mejora la extracción de relaciones a través de una selección innovadora de instancias y modelos preentrenados.

Nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes en campos especializados.

FastGAS mejora la eficiencia al seleccionar ejemplos para el aprendizaje en contexto usando un enfoque basado en gráficos.

Un método para predecir respuestas no factuales de modelos de lenguaje antes de que generen respuestas.

El método VTrans reduce significativamente el tamaño de los modelos de transformadores sin sacrificar el rendimiento.

Métodos para crear líneas de tiempo precisas a partir de anotaciones de eventos en textos.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de voz usando múltiples métodos de decodificación.

Nuevas estrategias mejoran la capacidad de los modelos de lenguaje para recuperar conocimiento de manera precisa.

El estudio investiga cómo los modelos de lenguaje basados entienden estructuras lingüísticas complejas.