Une nouvelle approche améliore la diversité des prompts pour des modèles de langage plus sûrs.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle approche améliore la diversité des prompts pour des modèles de langage plus sûrs.
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Une méthode pour réduire la taille des grands modèles de langage tout en gardant leur performance.
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La déderivation de gradient avancée propose des solutions efficaces pour optimiser de grands modèles d'apprentissage automatique.
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Cette approche utilise l'auto-évaluation pour se protéger contre les résultats nuisibles dans les modèles de langue.
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Des recherches montrent que des changements simples dans les entrées peuvent entraîner des résultats nuisibles dans les LLMs.
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Ce papier propose une méthode pour convertir l'ICL en poids de modèle afin d'améliorer la performance.
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Nouvelles méthodes améliorent la résolution d'équations aux dérivées partielles fractionnaires complexes.
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Des chercheurs développent des méthodes pour résoudre les équations FPL complexes plus efficacement.
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Cet article examine comment le biais de format affecte la performance des modèles de langage et propose des stratégies d'amélioration.
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Mamba propose une nouvelle méthode pour analyser des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage automatique.
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Cet article examine comment différentes couches affectent la performance des LLM.
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