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Examiner les capacités des LLM par rapport aux taxonomies traditionnelles.

Explorer des méthodes pour créer des tableaux structurés en utilisant des modèles de langage larges.

La recherche présente des techniques pour améliorer l'efficacité dans le service des adaptateurs LoRA.

Présentation de l'évolution du modèle pour améliorer les performances du modèle linguistique sans données d'entraînement supplémentaires.

Une nouvelle méthode améliore les tests pour les modèles de langage en utilisant des données réelles des utilisateurs.

Examiner les limites des grands modèles de langage dans la compréhension des relations de code.

Des recherches montrent que des capteurs simples peuvent rivaliser avec des caméras complexes pour les tâches de robot.

Un nouveau cadre aide les modèles de langage à apprendre le langage symbolique sans input humain.

Une étude sur la performance de petits modèles de langage ouverts sur différentes tâches.

Une nouvelle méthode pour comprendre comment les modèles audio font des prédictions.

Un nouveau jeu de données améliore l'efficacité de recherche de code pour les développeurs qui utilisent des requêtes en langage naturel.

Les modèles GLM-4 montrent de meilleures capacités dans la compréhension et la génération de langage.

Une nouvelle méthode pour améliorer la stabilité et la performance des modèles dans des environnements à faibles ressources.

Présentation d'une méthode flexible pour les taux d'apprentissage qui améliore les performances du modèle sans calendriers prédéfinis.

Examiner comment l’activation des neurones améliore le raisonnement arithmétique dans les grands modèles de langage.

Examen des avancées dans la technologie des bases de données GPU et de leurs performances.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de performance des matériaux pour les composants imprimés en 3D.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples et l'optimisation des instructions pour les grands modèles de langage.

Une nouvelle métrique améliore l'évaluation des modèles de classification de texte dans différents domaines.

Cet article examine des méthodes pour enlever les données des utilisateurs des réseaux neuronaux de manière efficace.

Une étude sur comment les modèles d'estimation de pose se comportent avec des images corrompues.

QuickEd améliore la vitesse et la précision dans l'alignement des séquences d'ADN et de protéines.

Une nouvelle approche pour optimiser les systèmes en utilisant la logique temporelle des signaux.

Une nouvelle méthode améliore la protection de la vie privée dans les modèles de langage tout en gardant de bonnes performances.

Cet article parle de l'adaptation des modèles de langue pour un meilleur soutien dans différentes langues.

Un nouveau protocole combine le transport et le chiffrement pour un mouvement de données sûr et efficace.

RankAdaptor optimise le fine-tuning des modèles IA élagués, améliorant les performances de manière efficace.

Explorer comment des formes uniques influencent l'efficacité et la durabilité des batteries.

Un nouveau jeu de données évalue la performance des LLM dans la résolution de problèmes liés aux graphes.

Apprends comment le debloating améliore la performance et la sécurité des logiciels en enlevant le code inutile.

Une nouvelle suite de benchmarks améliore l'efficacité et l'efficacité de l'autotuning des compilateurs.

MIGU améliore l'apprentissage continu dans les modèles de langue sans avoir besoin de vieilles données.

De nouvelles méthodes réduisent les résultats temporaires dans les requêtes agrégées complexes.

Un nouveau cadre évalue les méthodes de condensation de graphes pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage machine.

Une analyse des modèles de langage et leur rôle dans le secteur de la santé.

Cette étude évalue à quel point les LLMs raisonnent sur les directions cardinales.

Une nouvelle fonction de perte, Astral, améliore les performances des réseaux de neurones informés par la physique.

Cette étude évalue la performance des modèles linguistiques en utilisant les tests INVALSI italiens.

Examiner comment les hyperparamètres façonnent l'efficacité des agents de RL profonds.

Une étude montre que les LLM préfèrent les locuteurs natifs, soulevant des préoccupations d'égalité.