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Examinando métodos para mejorar la generación de código para lenguajes de programación especializados usando LLMs.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de términos médicos en el texto.

Neurocache mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para manejar textos largos de manera efectiva.

RankRAG mejora los modelos de lenguaje al combinar la recuperación y la generación de respuestas.

Examinando la compensación entre predecir texto y acciones impulsadas por el usuario en modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora la comprensión de los sentimientos ocultos en el texto.

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Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje al gestionar eficazmente los estados de clave-valor.

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Examinando cómo los modelos de lenguaje codifican y relacionan conceptos.

Esta investigación examina cómo los modelos de lenguaje predicen el orden de los adjetivos.

Este artículo examina cómo usar el contacto social para reducir sesgos en los modelos de lenguaje.

El estudio evalúa si los LLMs adivinan respuestas o realmente entienden las preguntas.

Presentando un nuevo modelo que combina texto y diseño de manera eficiente para una mejor comprensión de documentos.

Un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia y la velocidad en los modelos de lenguaje.

Un enfoque nuevo mejora la claridad en los informes de radiología para una mejor comprensión por parte de las máquinas.

Técnicas para reducir la generación de lenguaje dañino en modelos de IA.

Este estudio examina cómo los LLMs evalúan su propio conocimiento y el riesgo de cometer errores.

Un nuevo sistema mejora la precisión en la clasificación de tweets usando técnicas de aprendizaje por transferencia.

Estudiando cómo la cuantización afecta el rendimiento en diferentes idiomas.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje creando diálogos atractivos de múltiples turnos.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento del modelo en datos fuera de distribución.

Un estudio sobre cómo distinguir el texto generado por IA de la escritura humana.

GPTQT mejora la eficiencia y el rendimiento en la cuantización de modelos de lenguaje grandes, haciendo que la IA sea más accesible.

Este documento propone un método para convertir ICL en pesos de modelo para mejorar el rendimiento.

Los marcos de prueba mejoran la fiabilidad de los modelos de lenguaje para dar respuestas confiables.

Una mirada detallada a cómo los LLMs de código manejan las transformaciones en el código.

Nuevo conjunto de datos mejora la generación de imágenes y texto en modelos de visión-lenguaje.

Los investigadores están probando métodos para mejorar el razonamiento en modelos de lenguaje a través de nuevas técnicas de prompts.

XferBench evalúa la calidad de los idiomas desarrollados por máquinas.

Un estudio sobre cómo los LLMs manejan reglas y restricciones de codificación.

Un método de conjunto innovador mejora la precisión de los modelos de lenguaje y visuales.

Un nuevo método para afinar modelos de lenguaje de manera eficiente con menos parámetros.

PEER revoluciona la eficiencia del modelo usando pequeños expertos adaptables para el procesamiento del lenguaje natural.