Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode pour rendre les modèles de langage plus petits et plus rapides en utilisant la quantification à 1 bit.

Examiner les effets de l'IA sur notre façon de partager l'info.

Nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage continu dans les modèles de langue tout en gardant les connaissances passées.

Ce benchmark évalue la performance des modèles de language médical dans le domaine de la santé.

Cet article examine la menace des attaques par porte dérobée sur les agents de modèles de langage.

Examiner la performance des modèles de langage sur des tâches de raisonnement financier.

Une étude montre des lacunes dans la compréhension des règles logiques des LLM par rapport aux humains.

Enquêter sur le biais personnel dans les LLM et son impact sur la performance.

Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.

Une approche simplifiée pour entraîner des modèles d'IA basée sur l'auto-jugement.

Un nouveau cadre évalue comment les LLMs raisonnent pour répondre à des questions compliquées.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.

Un nouveau cadre crée des modèles d'IA personnalisés rapidement et facilement.

Une étude examine comment les LLMs se rappellent des graphes par rapport à la mémoire humaine.

Une étude révèle que les modèles de langage privilégient la pertinence par rapport à la qualité des preuves.

Une méthode pour améliorer la précision de l'IA dans les conversations en utilisant des documents spécifiques.

SPML améliore la sécurité des chatbots en surveillant les entrées des utilisateurs et en affinant les définitions.

Exploiter les LLM pour créer d'énormes ensembles de données pour la prédiction d'intentions dans les systèmes de conversation.

L'optimisation de zéro ordre offre une efficacité mémoire pour les grands modèles de langue dans les tâches de PNL.

Cette étude analyse les changements syntaxiques en anglais et en allemand sur 160 ans.

Cette étude examine comment différentes sources de données affectent les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour choisir des démonstrations améliore la performance des modèles dans les tâches de langue.

Cet article examine comment les modèles de langage peuvent adopter des biais idéologiques à partir des données d'entraînement.

Cet article examine comment les modèles de langage équilibrent les informations factuelles et contre-factuelles.

Des recherches montrent que les LLM peuvent traiter des connaissances structurées de manière efficace, même quand c'est en désordre.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les modèles de langue en utilisant des instructions structurées.

Un nouveau modèle pour identifier les récits trompeurs dans les médias.

Cet article examine comment la longueur des entrées influence les compétences de raisonnement des grands modèles de langage.

Examiner les biais et la rationalité des grands modèles de langage utilisés pour l'analyse financière.

Un nouveau modèle améliore la traduction des signaux cérébraux en langage compréhensible.

Une nouvelle approche améliore la génération de contenu en s'alignant sur les conseils d'experts.

Une étude sur comment les modèles de langage traitent et comprennent des tâches linguistiques complexes.

Un programme qui améliore les compétences en communication grâce à des simulations de conversation.

Archer introduit un raisonnement complexe pour améliorer les tâches de texte en SQL dans plusieurs langues.

Des rapports trompeurs peuvent fausser la compréhension du public sur la science, affectant la santé et la confiance.

Une étude sur l'efficacité de RLAIF par rapport à l'affinage supervisé pour les modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des dialogues en découpant le contexte en morceaux.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de graphiques de connaissances temporelles pour de meilleures prédictions.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage des cartes mémoire grâce à une meilleure compréhension des relations entre les contenus.

Une nouvelle méthode pour que les agents IA apprennent de leur environnement en utilisant du code.