Niklas Muennighoff

Un nouveau modèle de langue ouvert pour la recherche et l'innovation en traitement du langage naturel.

KTO simplifie la formation en IA en se concentrant efficacement sur les préférences humaines.

Cette recherche se concentre sur l'optimisation de l'entraînement des modèles de langage et la prédiction de leur performance dans le monde réel.

Cet article parle des problèmes et des meilleures pratiques pour évaluer les modèles linguistiques.

SEACrowd vise à améliorer la représentation de l'IA pour les langues et les cultures d'Asie du Sud-Est.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des mélanges de données pour l'entraînement des modèles de langue.

Découvre comment la taille du vocabulaire influence la performance des gros modèles de langage.

La précision affecte l'efficacité et le coût de l'entraînement des modèles de langue.