Issei Sato

Cette étude analyse à quel point les Transformers peuvent mémoriser des données dans différents contextes.

Cette étude parle d'améliorer la précision des modèles pour les données à longue traîne en utilisant l'ajustement logit.

Apprends comment les modèles de langage utilisent l'apprentissage en contexte et font face à des défis.