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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.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje crean y relacionan conceptos para entender.

Un nuevo método mejora la detección de contenido generado por IA sin necesidad de acceder a los datos del modelo.

Un nuevo método revela detalles sobre cómo los modelos de texto a imagen generan imágenes.

Este estudio examina cómo las habilidades de lectura afectan el procesamiento y la comprensión del lenguaje.

Este estudio examina cómo el primado estructural afecta a los modelos de lenguaje y al comportamiento humano.

El uso de "prompting" bayesiano mejora el razonamiento y el manejo de la incertidumbre en los modelos de lenguaje.

Analizar los modelos existentes revela información sobre las tendencias de rendimiento de los modelos de lenguaje a medida que aumenta su tamaño.

Descubre cómo la morfología computacional ayuda a entender mejor el lenguaje.

mHuBERT-147 procesa el habla en varios idiomas de manera eficiente.

Un nuevo enfoque mejora la velocidad y precisión de la traducción a través de técnicas de recuperación dinámica.

Un conjunto de herramientas para evaluar la seguridad de modelos de lenguaje avanzados.

Un nuevo modelo mejora cómo los robots entienden su entorno en 3D.

Investigación sobre cómo mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje usando atención lineal y decodificación especulativa.

Este artículo presenta un método para mejorar la traducción a nivel de documento usando modelos de lenguaje grandes.

DARA mejora cómo los agentes de lenguaje manejan preguntas usando gráficos de conocimiento.

Métodos para mejorar la calidad de la traducción en modelos de lenguaje grandes.

mOSCAR proporciona un conjunto de datos multilingüe para mejorar la comprensión de texto e imágenes por parte de la IA.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de la traducción al enseñar a los modelos a reflexionar sobre sus resultados.

Este artículo investiga el sesgo de género en los modelos de lenguaje utilizados para la evaluación de la depresión.

Aprende cómo la retroalimentación de preferencias mejora los resultados de los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre la activación de neuronas en diferentes idiomas y tareas en modelos multilingües.

La nueva prueba CoTempQA mejora la comprensión de eventos en los modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar para evaluar los métodos de detección de texto generado por IA.

Investigando cómo las predicciones de LLM se alinean con las elecciones humanas usando modelado estadístico.

Un nuevo estándar para evaluar el conocimiento cultural en modelos de lenguaje a través de diversas culturas.

SynAsk combina modelos de lenguaje grandes con herramientas de química para obtener información precisa.

Un estudio evalúa modelos de lenguaje en cómo manejan múltiples tareas al mismo tiempo.

Un conjunto de datos para probar la comprensión de las diferencias en la redacción de los modelos de lenguaje.