Xiao Ding

Cette étude examine comment différentes sources de données affectent les grands modèles de langage.

La recherche sur les inhibiteurs de KRAS met en avant des approches innovantes dans la découverte de médicaments.

SE-GPT améliore les modèles de langage avec un apprentissage autonome basé sur les expériences au fil du temps.

UniCE améliore l'extraction des événements de cause à effet dans des phrases complexes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en diagnostiquant les lacunes de connaissances sans données étiquetées.

Cette étude révèle comment les LLMs adaptent leur apprentissage grâce à des schémas d'attention.