Informatique - Calcul et langage

Explorer une nouvelle méthode pour comprendre l'émergence dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des circuits dans les grands modèles de langage.

L'IA aide à identifier et réduire les biais dans les supports de formation médicale pour des résultats de santé plus équitables.

Explore comment DETAIL améliore la compréhension de l'apprentissage en contexte dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour évaluer l'alignement des modèles de langage avec les valeurs humaines.

Un regard nouveau sur la façon dont les faits sont stockés dans les modèles de langage.

Des recherches montrent que des classificateurs simples peuvent repérer des motifs uniques dans du texte généré par l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la détection des distributions hors de l'ordinaire pour l'IA dans les tâches de maths.

Cette étude examine les biais dans les modèles vision-langage et les moyens de réduire leur impact.

Un ensemble de données qui examine comment les valeurs culturelles influencent les réponses de l'IA aux problèmes sociaux.

Des techniques innovantes d'édition de modèles offrent des résultats de modèles linguistiques plus sûrs sans avoir besoin de réentraînement intensif.

Cette étude remet en question l'efficacité de ReAct pour améliorer la performance des LLM.

Examiner l'importance de l'évaluation des données pour les modèles de langue et ses implications.

Une nouvelle approche aligne les modèles de langage avec le contenu vidéo en utilisant des simulations textuelles.

Une nouvelle méthode combine des LLM et des KG pour améliorer la précision du raisonnement.

Cet article explore des techniques d'analyse de circuits dans les modèles de transformateurs pour améliorer le traitement du langage.

Une nouvelle méthode offre des infos sur la fiabilité des réponses des LLM.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des modèles de langue grâce à des retours interactifs.

Examiner comment les modèles de langage évaluent et génèrent des récits captivants.

CrossCheckGPT offre une nouvelle façon d'évaluer la fiabilité et la précision des modèles.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans les tâches de complétion de graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision du typage des entités dans les graphes de connaissances.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage profond pour classifier les étoiles variables à partir des courbes de lumière.

Intégrer des infos textuelles améliore la précision des prévisions de séries chronologiques.

Une nouvelle approche pour le filigrane vise à améliorer la détection et à prévenir l'utilisation abusive des modèles de langage.

Un nouveau cadre réduit les biais de données, améliorant les performances de suivi des instructions dans les modèles de langage.

De nouveaux modèles linguistiques montrent des progrès dans la compréhension et la génération du langage humain.

AdpQ propose une nouvelle façon d'améliorer l'efficacité des LLM sans données supplémentaires.

Une nouvelle méthode améliore le temps de réponse des grands modèles de langage sans sacrifier la qualité.

Présentation de ProCo, une méthode pour une meilleure auto-correction dans les grands modèles de langage.

Adapter les modèles de chat pour soutenir les langues autres qu'anglais afin d'élargir l'accès.

Une nouvelle méthode améliore les réponses de l'IA en apprenant de plusieurs sources de rétroaction.

Une nouvelle approche améliore la performance du code généré par des grands modèles de langage.

Cette étude compare comment les modèles de langage expriment l'incertitude par rapport à la communication humaine.

Nouveau système qui améliore les recherches académiques avec des modèles de langue.

Un système pour améliorer la représentation culturelle dans l'IA grâce à des dialogues simulés.

Nouvelle méthode qui combine Go-Explore avec des modèles avancés pour un meilleur apprentissage machine.

OptLLM aide les utilisateurs à choisir les meilleurs LLMs en fonction des budgets et des tâches.

Cette recherche souligne le besoin d'une meilleure évaluation de l'utilisation de l'historique des conversations par les systèmes de dialogue.