Sanmi Koyejo

Des recherches montrent que des invites illogiques peuvent donner de bons résultats dans les modèles de langage.

Ce papier parle d'ajuster les modèles de langage pour qu'ils s'alignent avec les valeurs et les attentes humaines.

Aborder les préoccupations éthiques en enlevant de la mémoire sélective dans les modèles d'IA.

Apprends à adapter les modèles pour différents ensembles de données de manière efficace.

Enquêter sur les effets de LoRA sur l'équité entre différents groupes dans l'apprentissage automatique.

Cet article examine des méthodes pour évaluer la variance dans les benchmarks d'évaluation des modèles de langue.

LoTA propose une approche plus intelligente pour adapter les modèles de langage à plusieurs tâches.

Cet article présente une nouvelle approche utilisant l'entraînement au moment du test pour améliorer les performances des RNN.

Ce papier présente des modèles de garde-fous pour promouvoir une IA sûre dans l'éducation.

Explorer les préoccupations concernant l'impact de l'IA sur la sécurité biologique et la gestion.

Les benchmarks de l'IA montrent la performance mais comprennent souvent mal l'utilisation dans le monde réel.

Apprends à équilibrer des objectifs concurrents efficacement dans la prise de décision.

Des algorithmes avancés améliorent la santé en analysant à fond l'historique des patients.