Cette recherche montre comment l'implication et l'auto-formation améliorent les modèles de langage sans avoir besoin de données étiquetées par des humains.
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La science de pointe expliquée simplement
Cette recherche montre comment l'implication et l'auto-formation améliorent les modèles de langage sans avoir besoin de données étiquetées par des humains.
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Cet article examine comment la tokenisation affecte les modèles de langue multilingues et leurs performances.
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Des recherches montrent comment les machines représentent l'information de manière similaire à la pensée humaine.
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Cet article parle de l'apprentissage multilabel et des méthodes pour gérer le déséquilibre des classes.
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Cette étude souligne les avantages des séquences d'actions simples en RL.
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GRAtt améliore l'efficacité du suivi dans des tâches de segmentation vidéo difficiles.
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Des recherches montrent le potentiel du qGAN pour les simulations d'énergie des particules.
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Une nouvelle approche améliore la planification des modèles de langage grâce à l'utilisation d'un vérificateur.
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Présentation de la Matrice de Comparaison Multiple pour une évaluation d'algorithme plus claire.
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Présentant CREST, un cadre qui améliore l'interprétabilité et les performances des modèles en PNL.
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De nouvelles méthodes améliorent les capacités de réponse aux questions grâce à l'intégration de graphes.
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Le modèle RFiD améliore la précision des réponses dans les questions ouvertes.
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Explorer comment les modèles de transformateurs s'adaptent en utilisant l'apprentissage en contexte à partir d'exemples minimaux.
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Explore comment fonctionnent les machines d'apprentissage quantique et leurs avantages potentiels.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'interprétabilité des GAM en s'attaquant à la concurvité.
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Explorer comment les réseaux de neurones reconnaissent les symétries dans les données grâce à l'équivariance.
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Une nouvelle méthode réduit le biais dans les modèles de NLP en utilisant le clustering dynamique et l'apprentissage actif.
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De nouvelles méthodes en distillation de connaissances améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles.
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La génération de données synthétiques améliore les systèmes de gestion de l'énergie dans les maisons intelligentes.
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Un aperçu des approches pour générer des paires question-réponse avec des modèles de langage.
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Analyser les limites et les corrections dans les fonctions d'influence pour améliorer la performance du modèle.
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Cette étude améliore une méthode classique pour détecter des lignes dans des images de documents.
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Évaluer les risques de confidentialité en deep learning face à différents types d'attaques.
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Une nouvelle approche pour aligner les modèles de langage IA avec les normes sociales grâce à des interactions simulées.
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Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité et l'efficacité des modèles d'IA.
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Un nouveau système incrémental améliore la compréhension des coréférences dans les textes.
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Cet article parle des améliorations dans la recherche Levin Tree en utilisant des modèles de contexte pour résoudre des problèmes.
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Une nouvelle méthode combine des ensembles de données similaires pour une meilleure détection des anomalies.
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Combiner des méthodes basées sur des références et sans références pour améliorer l'évaluation des résumés.
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Un aperçu du problème de la chaîne la plus proche et de ses applications dans divers domaines.
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Explore des approches innovantes pour la classification de séries temporelles avec des arbres de décision.
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Une nouvelle méthode améliore les tâches de reconnaissance vocale en utilisant moins de données étiquetées.
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SimSR améliore les systèmes de Smart Reply en utilisant une simulation basée sur des modèles pour des réponses pertinentes.
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Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage de données en utilisant des flux de normalisation et la dynamique de Langevin.
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Présentation d'une nouvelle approche pour la partition des données en apprentissage machine avec DRPM.
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Une nouvelle technique pour un résumé efficace sur différents types de contenu.
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Découvre comment le mixage sélectif améliore la performance des modèles d'apprentissage automatique.
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De nouveaux modèles améliorent le stockage et le partage de données pour l'imagerie hyperspectrale.
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Les tenseurs aléatoires sont super importants dans les applis de machine learning, de physique et d'informatique.
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Examiner les éléments clés qui soutiennent le transfert de connaissances entre les langues dans les modèles multilingues.
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