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Une étude révèle des infos sur la performance de l'apprentissage en contexte selon différentes architectures de modèles.

Des chercheurs étudient comment les modèles apprennent du contexte en utilisant des tâches de régression polynomiale.

Découvre comment GPT-3 transforme des données non structurées en infos structurées.

Recherche sur la meilleure traduction des langues à faibles ressources en utilisant des techniques de sélection d'exemples.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples pour un meilleur apprentissage du modèle.

Une nouvelle méthode de recadrage d'image améliore la flexibilité et l'efficacité.

Examiner comment les transformateurs apprennent du contexte sans avoir besoin de réentraînement.

Un système flexible améliore l'accès à des infos sensibles pour les utilisateurs de confiance.

Examiner comment les choix d'exemples influencent l'équité dans les modèles de langage.

Un nouvel étalon évalue la capacité des LLM à générer du code Verilog.

Cet article explore le rôle de la mémorisation dans l'amélioration des performances en ICL.

Explorer comment les grands modèles de langage apprennent à partir d'exemples dans différents contextes.

Cet article examine comment les modèles de séquence évaluent l'incertitude dans leurs résultats.

Une étude sur l'impact de l'ICL et du SFT sur la structure des modèles linguistiques.

Explorer l'impact de l'apprentissage contextuel sur la performance des modèles linguistiques.

Cette étude examine comment les modèles de langue apprennent à partir d'exemples et de connaissances passées.

Une étude révèle des vulnérabilités dans les modèles d'IA à cause des attaques par porte dérobée.

Examiner les limites des modèles linguistiques pour gérer des tâches subjectives.

De nouvelles méthodes simplifient l'extraction PICO des essais cliniques pour une recherche plus efficace.

Une étude sur la performance des LLM en utilisant le réglage par instructions et l'apprentissage en contexte.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

Évaluer les VLM sur des tâches spatiales avec du texte visuel et ambigu.

Un jeu de données pour classer les tâches de programmation selon leur complexité afin d'améliorer l'allocation des ressources.

Cette étude améliore l'analyse de sentiment grâce à des méthodes zero-shot dans plusieurs langues.

Une nouvelle méthode vise à réduire les biais dans les prédictions des modèles de langage.

Une nouvelle méthode réduit les besoins en données dans l'apprentissage par renforcement, ce qui améliore la stabilité de l'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale pour les longs enregistrements.

Cette étude examine comment les LLM peuvent détecter les algorithmes de génération de domaines en cybersécurité.

Une nouvelle méthode pour que les robots naviguent efficacement sans formation intense.

Une étude sur les capacités de différents modèles en apprentissage en contexte.

Un aperçu des défis de la reconnaissance des formes pour les machines et la voie à suivre.

Une nouvelle méthode aide l'IA à apprendre différentes tâches plus efficacement.

Un aperçu de comment l'IA galère avec des fonctions linéaires de base malgré un entraînement intensif.

Cet article explore comment un simple transformateur apprend la méthode de prédiction du plus proche voisin.

Les LLMs montrent de bonnes capacités d'apprentissage avec des tâches matricielles grâce à l'apprentissage en contexte.

P-LLM vise à améliorer la compression d'images en utilisant des techniques avancées des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à une sélection d'exemples organisée.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances des modèles linguistiques en utilisant des stratégies de récupération.

Découvre comment les modèles d'IA apprennent et s'adaptent en temps réel grâce à l'apprentissage contextuel.

Découvrez comment l'IA transforme du texte en images époustouflantes grâce à une technologie de pointe.