Informatique - Calcul et langage

La contamination des données dans les modèles de langage pose de sérieux problèmes de confiance pour les évaluations.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des candidats médicaments dans la recherche biomédicale.

Cette étude examine comment les modèles augmentés par récupération améliorent la fiabilité dans la génération de langage.

Cette étude évalue les capacités des grands modèles de langage dans des scénarios de planification complexes.

Une méthode pour ajuster les modèles de langage en utilisant moins de paramètres.

Une étude sur l'évolution des discussions antisémites sur les réseaux sociaux extrémistes.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage pour des applications scientifiques complexes.

Cette recherche examine l'efficacité du calcul en arrière dans l'entraînement des modèles de langue.

La recherche se concentre sur la détection des problèmes juridiques dans les textes en ligne en utilisant des modèles linguistiques.

Examiner comment les agents génératifs peuvent améliorer la compréhension émotionnelle.

Cette étude examine comment les biais dans les LLMs affectent les simulations d'interaction humaine.

Examen des risques de contamination des données dans les modèles de langage à source fermée.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des modèles de langue grâce à un transfert de connaissances efficace.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'extraction de compétences grâce à des modèles de langage avancés.

Cet article examine comment reconnaître la propagande en utilisant des méthodes humaines et d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode combine des arbres de décision et des transformers pour une meilleure prise de décision.

Une nouvelle méthode utilise des états internes pour une meilleure précision dans les LLM.

DEAN utilise l'apprentissage profond pour identifier automatiquement les infos obsolètes dans les graphes de connaissance.

Apprends comment les nouvelles techniques améliorent l'efficacité des gros modèles de machine learning.

Examiner les vulnérabilités et les stratégies de sécurité pour les agents scientifiques alimentés par des LLM.

Une nouvelle approche combine la recherche de preuves avec des prédictions dans la découverte de médicaments.

Un regard critique sur les capacités de l'IA et le buzz qui l'entoure.

Text2Data améliore la génération de données en utilisant efficacement des sources non étiquetées et étiquetées.

Une méthode pour évaluer les sources d'infos fiables sur Reddit.

Le prompting EoT améliore les capacités de raisonnement des modèles de langage grâce à une génération de prompts variés.

Cette étude examine une méthode pour améliorer la détection des maladies en utilisant des données multimodales.

De nouvelles méthodes simplifient la création d'images personnalisées à partir de texte, améliorant l'efficacité.

Explorer l'importance du pluralisme pour des systèmes d'IA efficaces.

Un aperçu de la dysarthrie, sa détection et le rôle de la technologie.

Examiner des méthodes pour améliorer la classification des relations de discours implicites par ChatGPT.

CodeIt améliore la performance des modèles d'IA sur des tâches de raisonnement complexes.

Des agents artificiels apprennent des stratégies de communication pour améliorer la collaboration dans un jeu.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement de l'IA en utilisant des retours en temps réel.

Un cadre pour évaluer le raisonnement dans les modèles de langage grâce à des méthodes statistiques.

StableMask améliore la distribution de l'attention pour de meilleures performances du modèle linguistique.

Une nouvelle approche de la traduction automatique simultanée avec des grands modèles de langage.

Une nouvelle approche permettant aux modèles de langage d'intégrer de nouvelles connaissances sans effort.

Examiner les défis des auto-explications dans les grands modèles de langage.

Une étude examine les mécanismes de sécurité fragiles dans les modèles de langage et propose des améliorations.

Présentation d'ApiQ pour améliorer le fine-tuning et la quantification des grands modèles de langage.