Une étude sur l'alignement des agents dans les jeux 3D pour améliorer leur comportement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Apprends à entraîner des modèles pour les embeddings de texte de manière intelligente et efficace.
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Les collections UltraMedical améliorent les modèles de langage médical et traitent les pénuries de données.
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Une étude révèle des techniques efficaces pour améliorer les modèles de langage multimodaux.
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Une étude sur l'efficacité de différents modèles légers dans la classification d'images.
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Cette étude explore des méthodes pour améliorer les modèles vision-langage en utilisant des images générées.
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Cet article passe en revue des méthodes pour améliorer la génération de dialogues dans les modèles de langue.
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Examiner les risques et les mesures de sécurité dans le réglage des modèles de langue.
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Une nouvelle approche pour classifier les données tabulaires en utilisant des ICL-transformers montre des résultats prometteurs.
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Investiguer comment l'espace latent affecte les performances des modèles transformer sur des tâches linguistiques.
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Cet article examine des moyens d'améliorer les capacités de planification dans les grands modèles de langage.
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Une méthode pour évaluer la connaissance du modèle à travers le traitement interne.
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DetectBench évalue les LLMs sur leur capacité à détecter des preuves cachées dans des tâches de raisonnement.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la stabilité et la performance des modèles dans des environnements à faibles ressources.
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Comment le fine-tuning affecte la capacité des modèles de langage à se souvenir des faits avec précision.
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Avancées dans le fine-tuning des modèles de langage avec des techniques innovantes.
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RankAdaptor optimise le fine-tuning des modèles IA élagués, améliorant les performances de manière efficace.
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Méthodes pour réduire l'utilisation de la mémoire lors du fine-tuning de gros modèles.
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De nouvelles méthodes améliorent les compétences de raisonnement des modèles de langage pour de meilleures performances sur les tâches.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles linguistiques s'alignent avec les valeurs humaines.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration des réponses des modèles en visant des exigences de longueur spécifiques.
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Recherche sur l'amélioration du transfert de connaissances dans des dispositifs intelligents à ressources limitées.
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Cette étude évalue dans quelle mesure les grands modèles de langage utilisent des informations externes.
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Le dataset GTZAN-synth utilise de la musique synthétique pour améliorer les systèmes de tagging musical.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux neuronaux à décharge dans les tâches linguistiques.
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De nouvelles méthodes améliorent la conception moléculaire en mesurant l'incertitude des prévisions.
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