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Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje aprenden a entender y comunicarse.

Incluir datos en otros idiomas mejora el rendimiento de los modelos de visión-lenguaje y la comprensión cultural.

Nuevo método reduce las alucinaciones en modelos de lenguaje que procesan imágenes y texto.

Un nuevo marco para evaluar modelos de lenguaje grandes con la perspectiva humana.

Técnicas para mejorar la efectividad de modelos de lenguaje en diferentes idiomas.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje al centrarse en las preferencias de los usuarios.

Este artículo detalla un enfoque innovador para mejorar los modelos de lenguaje utilizando modelos más pequeños.

Este estudio prueba los LLMs para revelar sus debilidades en comprensión y razonamiento.

Un nuevo método mejora la calidad de la traducción al optimizar la selección de datos de entrenamiento.

MEMoE mejora la edición de modelos para modelos de lenguaje, asegurando actualizaciones precisas de manera eficiente.

Este estudio evalúa las habilidades de los modelos de lenguaje para entender pensamientos y sentimientos.

Un nuevo método busca abordar el sesgo en las salidas de los modelos de lenguaje.

Este estudio explora usar modelos más pequeños para mejorar la seguridad en los sistemas de IA.

Un nuevo método de entrenamiento mejora cómo los modelos de lenguaje expresan certeza en las respuestas.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje aprendiendo de datos en tiempo real.

El método D-FaST mejora la decodificación de señales cognitivas usando frecuencia, espacio y tiempo.

Un estudio evalúa siete LLMs sobre el análisis de sentimientos en chats de WhatsApp en varios idiomas.

Skywork-MoE mejora el procesamiento del lenguaje con técnicas eficientes y una arquitectura innovadora.

N nuevos métodos abordan las preocupaciones de originalidad en los textos generados por IA.

Un nuevo modelo que se enfoca en entender el tiempo en el procesamiento del lenguaje.

MMLU-Pro pone a prueba a los modelos de lenguaje con preguntas más difíciles y más opciones de respuesta.

Un estudio encuentra que características simples explican en gran medida los puntajes cerebrales de los LLM.

Un nuevo marco convierte señales de MEG en texto significativo, ayudando a la tecnología de comunicación.

Un nuevo marco mejora la detección de lenguaje dañino en espacios en línea.

Un nuevo enfoque para mejorar las experiencias específicas de los usuarios en los modelos de lenguaje.

Examinando cómo los modelos de lenguaje pueden ayudar a identificar la enfermedad de Alzheimer temprano.

Un nuevo método para mejorar los mecanismos de atención en el procesamiento de datos complejos.

Explorando los procesos de autocorrección en los modelos de lenguaje y sus efectos.

Explorando cómo los LLMs usan el razonamiento para enfrentar tareas complejas.

Nuevos métodos buscan mejorar las capacidades de razonamiento en los modelos de lenguaje.

El ajuste condicional ayuda a los modelos de lenguaje a retener conocimiento y reducir sesgos durante el entrenamiento.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje realizan tareas lingüísticas similares a las de los humanos.

Explora cómo los LLMs hacen sumas usando técnicas matemáticas únicas.

Este artículo examina si los modelos de lenguaje tienen creencias y siguen normas de coherencia.

SPAC ofrece una nueva forma de mejorar las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un análisis de las dificultades de los Transformers con tareas de contar y copiar.

Un nuevo método para evaluar el razonamiento de sentido común en modelos de IA a través de tareas abiertas.

Este artículo explora las mejoras en los autoencoders dispersos y su impacto en la comprensión del lenguaje.

La investigación busca mejorar cómo los LLMs manejan la información engañosa.

Un nuevo marco mejora el autoentrenamiento para modelos de lenguaje grandes usando razonamiento guiado.