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Explore comment les LLMs peuvent améliorer la détection des bots tout en abordant les risques associés.

Un aperçu des pièges de l'ajustement des instructions pour les modèles de langage IA.

La sélection efficace des données améliore la performance des modèles de langage pendant le réglage des instructions.

Présentation d'un outil pour créer des modèles de rapports de bugs personnalisés pour les développeurs de logiciels.

SafeCoder améliore la sécurité du code généré par les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour adapter les LLM sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Examiner les tailles d'échantillon nécessaires pour que les modèles spécialisés surpassent les modèles généraux.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision des résultats des LLM en utilisant les dimensions intrinsèques locales.

Cette étude révèle le potentiel des petits modèles linguistiques dans les tâches de radiologie.

Utiliser des modèles de langue pour simplifier l'extraction d'infos en virologie.

Un nouveau benchmark évalue l'apprentissage continu dans les modèles de langage multimodaux.

Améliorer les capacités d'apprentissage des modèles d'IA grâce à de meilleures méthodes de formation.

Une évaluation de la façon dont les LLM se souviennent des informations factuelles et des facteurs impliqués.

Une nouvelle méthode, InsTa, améliore la sélection des tâches dans le réglage des instructions.

Un aperçu des menaces à la sécurité posées par les LLMs de code ajustés aux instructions.

Cet article explore les biais dans les modèles de génération de code à travers différentes langues.

Des recherches montrent que des instructions variées améliorent la performance des modèles de langage sur des tâches inédites.

Méthodes pour améliorer la qualité de la traduction dans les grands modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore la compréhension vidéo en fusionnant des encodeurs d'images et de vidéos.

Une méthode pour améliorer les modèles de langue en créant des dialogues captivants sur plusieurs tours.

Cet article décrit une nouvelle méthode pour améliorer la génération de code Verilog en utilisant l'ajustement des instructions.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension des instructions persanes par l'IA.

Les modèles de code Granite améliorent l'efficacité du codage avec des capacités avancées de long contexte.

Mettre en avant les améliorations clés dans les techniques de génération d'arguments basées sur l'IA et les défis rencontrés.

TAGCOS optimise le réglage des instructions en choisissant des sous-ensembles de données efficaces pour les modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les LLMs suivent des instructions complexes en utilisant le raisonnement symbolique.

La sélection efficace des données est essentielle pour améliorer la performance des modèles de langue.

Utiliser des LLMs pour améliorer les tâches e-commerce grâce au réglage des instructions et à la quantification.

CROME rend les modèles multimodaux plus faciles à utiliser avec moins de formation nécessaire.

Une méthode pour réduire les modèles de langage sans perdre en efficacité grâce à l'élagage et à la distillation.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de langage avec des instructions et des tâches variées.

Améliorer les LLM pour une meilleure précision et cohérence dans la traduction médicale.

CRAFT simplifie la génération de jeux de données synthétiques pour différentes tâches avec un minimum d'interaction de l'utilisateur.

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

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de récupération en utilisant des requêtes synthétiques sans données étiquetées.

Présentation de FMDLlama, un modèle linguistique pour détecter les fausses infos financières.

Une nouvelle méthode améliore les connaissances des modèles linguistiques à partir de données limitées.

Utiliser plusieurs perspectives d'annotateurs peut améliorer les modèles de classification de texte.

Le modèle et le dataset EAGLE améliorent la compréhension des vidéos égocentriques.

Une nouvelle méthode pour une sélection de données efficace dans le fine-tuning de l'IA.