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Este estudio cuestiona la efectividad de ReAct para mejorar el rendimiento de los LLM.

Aaren mejora la eficiencia en modelos basados en atención para el análisis de datos secuenciales.

Un nuevo enfoque alinea los modelos de lenguaje con el contenido de video usando simulaciones textuales.

Un nuevo método combina LLMs y KGs para mejorar la precisión en el razonamiento.

Este artículo explora técnicas de análisis de circuitos en modelos de transformadores para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Examinando cómo los modelos de lenguaje evalúan y generan narrativas interesantes.

Un nuevo marco reduce los sesgos de datos mejorando el rendimiento en seguir instrucciones en modelos de lenguaje.

Este trabajo explora el papel de los LLMs en mejorar el aprendizaje por refuerzo con el modelado de recompensas.

OptLLM ayuda a los usuarios a elegir los mejores LLMs para sus presupuestos y tareas.

Esta investigación resalta la necesidad de una mejor evaluación del uso del historial de conversaciones en los sistemas de diálogo.

LangCell combina datos de células y lenguaje natural para una mejor análisis de células.

Un nuevo método mejora cómo los sistemas manejan errores en la comprensión del lenguaje hablado.

Este artículo habla de un método de clasificación flexible que utiliza incrustaciones de múltiples vectores para obtener mejores resultados de búsqueda.

Este artículo habla sobre problemas y mejores prácticas para evaluar modelos de lenguaje.

AGILE mejora los agentes LLM con memoria, consejos de expertos y herramientas en tiempo real.

Una nueva forma de mejorar los modelos de transformadores usando técnicas de codificación posicional adaptables.

I2CL mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de modelos de lenguaje.

AdvEval expone las debilidades en las métricas de evaluación de Generación de Lenguaje Natural.

Un nuevo método mejora la eficiencia en las tareas de clasificación de documentos.

Un marco para detectar mejor las reclamaciones falsas en modelos de lenguaje.

Un nuevo método para mejorar la reescritura de consultas sin datos etiquetados.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento del modelo durante la cuantización en modelos de lenguaje.

Los investigadores están investigando los desafíos que enfrentan los LLMs con preguntas ambiguas.

Un nuevo método para mejorar el uso de memoria en modelos de lenguaje.

Un método de aprendizaje activo en dos etapas mejora la precisión del reconocimiento de voz con menos datos.

Un conjunto de datos que simplifica la consulta de Registros Electrónicos de Salud a través del lenguaje natural.

MoEUT mejora la eficiencia y el rendimiento de los Transformadores Universales en tareas de lenguaje.

Un estudio sobre cómo mejorar la robustez contra ataques en modelos de lenguaje.

Examinando cómo la complejidad geométrica afecta el rendimiento del modelo en el aprendizaje por transferencia.

Este artículo habla sobre las alucinaciones en los LVLMs y propone métodos para abordarlas.

El marco HDC mejora el reconocimiento de objetos usando descripciones en lenguaje en las imágenes.

Presentamos la Alineación a partir de Demostraciones para modelos de lenguaje seguros y efectivos.

Una visión general del campo en crecimiento de la generación de texto y sus implicaciones.

Un método para entrenar redes neuronales grandes de manera eficiente mientras se usa menos memoria.

Este estudio examina cómo las fases de alta dimensión mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la capacidad de la IA para editar conocimientos y responder preguntas complejas.

InteractTraj crea rutas de conducción realistas que reflejan las interacciones del vehículo usando comandos en lenguaje natural.

GFLean transforma el lenguaje natural en enunciados matemáticos formales de manera eficiente.

La computación de reservorio ofrece una nueva forma de manejar datos de series temporales de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para gestionar y editar el conocimiento no estructurado de manera efectiva.