Une étude montre comment des modèles plus grands améliorent la compréhension du texte et des images.
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La science de pointe expliquée simplement
Une étude montre comment des modèles plus grands améliorent la compréhension du texte et des images.
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Une étude sur l'amélioration de l'efficacité de l'entraînement pour les modèles de langage en utilisant le dataset SlimPajama.
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Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles de substitution dans le développement logiciel.
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Cette étude examine comment la tokenisation influence le biais de genre dans les modèles de traduction.
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Cette méthode aide les réseaux de neurones à éviter les minima locaux et à apprendre plus efficacement.
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Deux modèles de langue avancés pour l'hébreu moderne et rabbinique sont maintenant disponibles.
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Examiner comment les modèles d'apprentissage automatique améliorent les prédictions dans la recherche sur les matériaux.
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Présentation de MetaCLIP pour une meilleure collecte de données image-texte.
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De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la qualité de l'édition d'images en utilisant des modèles plus petits.
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Un nouveau modèle aide à améliorer les recommandations en s'attaquant au feedback utilisateur bruyant.
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Une nouvelle approche améliore la qualité des messages de commit en s'appuyant sur les meilleures pratiques.
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Un aperçu de comment la traduction automatique reflète et renforce les préjugés de genre.
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CleanSheet fait avancer le détournement de modèles sans changer les processus d'entraînement.
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Examiner comment les réseaux de neurones profonds apprennent et les défis qu'ils rencontrent.
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De nouveaux modèles visent à améliorer la technologie linguistique pour les locuteurs du portugais brésilien.
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Nouveau modèle de langage illimité améliore les prédictions avec des données massives.
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Examiner l'amplification des dommages dans les modèles de texte à image et son impact sur la société.
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WiOpen reconnaît efficacement les gestes connus et inconnus en utilisant la technologie Wi-Fi.
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Un nouveau modèle de langue ouvert pour la recherche et l'innovation en traitement du langage naturel.
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Examiner les difficultés à reconnaître les langues dans la communication en langues mélangées.
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Apprends comment les stickers animés sont faits à partir de textes et d'images.
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Une nouvelle approche aide l'IA à mesurer l'incertitude et à améliorer la précision des décisions.
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Comprendre les attaques d'exemples non apprenables à travers la théorie des jeux pour une meilleure protection des données.
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Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.
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Cet article examine comment les modèles de langage peuvent adopter des biais idéologiques à partir des données d'entraînement.
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Examiner les biais et la rationalité des grands modèles de langage utilisés pour l'analyse financière.
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Un regard critique sur les vraies capacités des Réseaux Antagonistes Génératifs.
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Examiner le grokking dans l'apprentissage profond et ses implications pour la performance.
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Une étude explore l'impact du système de notation Elo sur l'apprentissage des étudiants en médecine.
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MobiLlama propose un traitement du langage efficace pour les appareils avec des ressources limitées.
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RoadRunner aide les robots à naviguer sur des terrains extérieurs difficiles en toute sécurité et efficacement.
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De nouveaux ensembles de données améliorent les modèles d'estimation de profondeur pour différents environnements.
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Examiner comment récompenser équitablement les artistes à l'ère de l'art généré par l'IA.
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Des recherches montrent comment les LLM peuvent révéler des données d'entraînement, soulevant des inquiétudes liées à la vie privée.
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La famille de modèles Yi montre de solides capacités de traitement du langage et multimodal.
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Un nouveau cadre de formation améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à des données structurées.
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Une nouvelle méthode pour retrouver des échantillons backdoor sans avoir besoin de données propres.
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De nouveaux outils aident les scientifiques à prédire la stabilité des protéines et ses implications pour la santé.
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Une méthode en deux étapes améliore la performance du modèle à travers différents groupes de données.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions des interactions entre les protéines et les ligands.
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