Informatique - Calcul et langage

VulLLM améliore la détection automatique des vulnérabilités logicielles grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

De nouvelles métriques mettent en lumière les limites des modèles de langage dans leur capacité à représenter la réalité.

Améliorer les méthodes pour évaluer la similarité de sens entre les phrases en langage naturel.

Une nouvelle méthode pour éditer les modèles de langage efficacement tout en gardant la performance.

Cette étude examine comment les modèles de langage effectuent des tâches linguistiques comme les humains.

Un nouveau jeu de données évalue le raisonnement des grands modèles de langage avec des requêtes complexes.

Évaluer la difficulté des questions améliore l'efficacité des systèmes de recherche d'informations.

Explore comment les mots changent de sens au fil du temps et les facteurs qui influencent ce processus.

Explorer de nouvelles techniques pour traduire la poésie avec plus de profondeur émotionnelle.

Explore comment les LLM font de l'addition en utilisant des techniques mathématiques uniques.

Cet article examine si les modèles de langage ont des croyances et suivent des normes de cohérence.

Une nouvelle méthode améliore le scoring de confiance dans les modèles de langue en utilisant des explications stables.

Présentation d'IrokoBench pour améliorer l'évaluation des LLM dans les langues africaines.

Un projet qui vise à simplifier l'accès aux données du gouvernement suisse en plusieurs langues.

Une étude explore des méthodes pour adapter le texte de l'IA pour les apprenants en langue.

Découvrir les risques posés par les attaques par porte dérobée sur les systèmes intelligents.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de pruning pour les grands modèles de langage sans réentraînement.

Un nouveau jeu de données améliore la recherche pour relier des événements à travers des documents avec un langage créatif.

Une étude sur comment le contexte influence la génération de classements dans la recherche en IA.

Évaluation des capacités de raisonnement stratégique des LLMs à l'aide de divers jeux.

Cette étude examine l'utilisation de l'IA pour analyser les réponses des étudiants en éducation biologique.

Examiner comment les LLMs transforment l'accessibilité et l'interaction avec les données.

Cet article passe en revue comment les modèles de langage s'en sortent dans des tâches de raisonnement spatial.

Un nouveau modèle reproduit une compréhension humaine dans les systèmes d'IA.

De nouvelles méthodes comme PromptFix aident à sécuriser les modèles de langue contre les menaces cachées.

Explorer la classification multi-label pour améliorer la reconnaissance des relations de discours.

Évaluer des méthodes pour un contrôle précis des caractéristiques du texte dans les sorties des LLM.

Une nouvelle approche améliore l'alignement des modèles de langage en utilisant peu de données annotées par des humains.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la sécurité des grands modèles de langage.

Un aperçu de comment les mots se relient dans les systèmes de langue au fil du temps.

Une nouvelle méthode améliore la traduction de la parole dans des environnements bruyants tout en préservant l'expressivité.

Les disjoncteurs offrent une nouvelle méthode pour empêcher efficacement les résultats nuisibles de l'IA.

VISTA améliore notre façon de chercher des infos en intégrant du texte et des visuels.

Explore les capacités d'apprentissage des modèles de langage et leurs applications.

ABEX utilise Abstract-and-Expand pour améliorer les données d'entraînement pour les tâches de compréhension du langage naturel.

Une nouvelle méthode pour examiner les tons de conversation chez les humains et l'IA.

SPAC propose une nouvelle façon d'améliorer les réponses des modèles linguistiques.

Une analyse des galères des Transformers avec les tâches de comptage et de copie.

Le benchmark MLVU vise à améliorer la compréhension des vidéos longues par les machines.

Une nouvelle méthode pour développer des agents adaptables en utilisant des environnements divers.