Pasquale Minervini

Un aperçu des méthodes qui améliorent efficacement l'entraînement des modèles linguistiques.

La recherche pousse la prédiction de liens temporels en utilisant des régularisateurs avancés dans les graphes de connaissances.

Organiser les données d'entraînement améliore vachement la performance du modèle de langue.

Examiner le potentiel des LLMs pour améliorer les prédictions en recherche en neurosciences.

Examiner l'impact de l'hypothèse d'indépendance sur le raisonnement machine et l'incertitude.

Une étude sur l'amélioration de la robustesse contre les attaques dans les modèles de langage.

Cette étude examine à quel point les LLMs peuvent trouver et corriger des erreurs médicales.

Cet article examine comment la recommandation d'articles et la prédiction de liens peuvent fonctionner ensemble.

Examiner comment les humains et l'IA peuvent bosser ensemble efficacement.

Comprendre les pièges du hacking de récompense dans les systèmes d'IA et ses implications.