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Nuevos métodos mejoran cómo evaluamos el texto generado por computadora.

Mejorando los modelos de texto a SQL al integrar diferentes formas de hacer preguntas.

Presentamos BMTPT para mejorar la sintonización de prompts en modelos de lenguaje.

Aprende cómo la generación de texto a partir de datos hace que la información compleja sea más fácil de entender.

Un nuevo método protege la privacidad de las decisiones en los modelos de lenguaje mientras mantiene el rendimiento.

Este artículo examina las dificultades y técnicas para actualizar el conocimiento en los modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de los modelos de PLN en datos que no se han visto.

Explorando formas de mejorar el razonamiento de los LLM sin retroalimentación externa.

Mejorando los modelos de lenguaje para respuestas precisas y basadas en evidencia.

Un nuevo marco para evaluar la comprensión de tareas de código en LLMs.

Este artículo analiza las ventajas de la atención multi-cabeza sobre la atención de cabeza única en tareas de aprendizaje automático.

SafeCoder mejora la seguridad del código generado por modelos de lenguaje.

Un nuevo método evalúa la efectividad de la edición de modelos para generar textos más largos.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje recopilan y usan información.

Investigación sobre cómo los Transformers mejoran la generalización para secuencias más largas en tareas de adición.

Una visión general de los transformers y su impacto en el procesamiento de datos.

Estrategias para mejorar el rendimiento del modelo a pesar de la distribución desigual de datos.

Un nuevo método para mejorar el comportamiento de los modelos de lenguaje reduciendo el sesgo y la salida tóxica.

SyntaxShap mejora la comprensión de las predicciones de los modelos de lenguaje a través del análisis sintáctico.

SLEB hace que los LLMs sean más rápidos y eficientes al quitar bloques de transformadores redundantes.

Una visión general del Aprendizaje en Contexto y sus aplicaciones prácticas a través del Marco de Sopa de Pelícano.

Un estudio sobre la fiabilidad y la incertidumbre en los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje contrastivo a través de medidas de divergencia variadas.

Este artículo habla de un nuevo enfoque para mejorar los modelos de generación de texto usando cuantización.

Una mirada profunda a por qué los transformers tienen problemas con funciones sensibles.

Este estudio describe métodos para evaluar la generación de diálogos a través de la diversidad y la calidad.

Un estudio revela que los modelos de lenguaje tienen problemas con manipulaciones de texto simples.

Esta investigación examina cómo los modelos de lenguaje responden a información precisa frente a información falsa.

El conjunto de datos TOAD mejora la comunicación del asistente virtual para tener mejores interacciones con los usuarios.

Un nuevo método para adaptar LLMs sin necesidad de etiquetar mucho.

Un nuevo marco para evaluar la corrección de las respuestas de IA con un juicio parecido al humano.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje adaptan sus predicciones usando el aprendizaje en contexto.

Este artículo habla de un método para mejorar los LLMs usando retroalimentación verbal sin caer en la sobregeneralización.

Una mirada a cómo los transformers son excelentes con datos no estructurados en tareas de regresión.

Explorando el futuro del procesamiento de lenguaje extractivo usando modelos generativos.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para transformar secuencias a pesar de tener pocos datos.

LinkNER combina modelos de NER y LLMs para mejorar el reconocimiento de entidades nombradas.

Esta investigación se centra en mejorar los modelos de lenguaje afinando su forma de manejar la negación.

Un marco para mejorar la comprensión de la abstracción en los LLMs.

Un estudio sobre mezclar adaptadores específicos de dominio para mejorar el rendimiento de la IA.