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Techniques pour améliorer les modèles d'IA en utilisant les retours de contreparties moins capables.

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Un regard critique sur les jeux de données standards en apprentissage automatique.

Explorer des techniques pour réduire les biais dans les modèles de langage avancés.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios multijoueurs en utilisant des retours basés sur les préférences.

De nouvelles méthodes améliorent l'intégration des données biologiques diverses provenant de cellules uniques.

Un nouveau modèle vise à améliorer les prévisions météorologiques à moyen terme.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la prédiction de la densité de charge.

Fed-Grow permet aux utilisateurs de construire des modèles plus grands ensemble tout en protégeant la vie privée.

Une étude qui met en avant les faiblesses des évaluateurs de modèles de langage et leur impact sur les évaluations de la qualité des textes.

Cet article explore des stratégies pour protéger la vie privée des individus dans le machine learning.

Le dataset MoreHopQA élève le niveau pour le raisonnement de l'IA dans les questions à multi-saut.

Découvrez de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Une nouvelle méthode pour dériver des contraintes d'interpolation améliore l'analyse de performance d'optimisation.

Cet article parle d'automatiser le cycle de chargement court en utilisant des méthodes d'apprentissage par renforcement.

Fed-RAA améliore l'apprentissage fédéré en s'adaptant aux ressources des clients pour un entraînement plus rapide.

Examiner l'impact de la contamination des données sur la performance et l'évaluation des modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples et l'optimisation des instructions pour les grands modèles de langage.

Aurora améliore la réécriture de requêtes en utilisant la saturation d'égalité et l'apprentissage par renforcement.

Un aperçu de la façon de contrôler le comportement des modèles de langage avec la technique KL-then-steer.

PE-Rank améliore l'efficacité du classement des passages avec des embeddings de passage uniques.

Une nouvelle approche en apprentissage fédéré capte les dépendances des données tout en garantissant la confidentialité.

Stratégies pour gérer les problèmes de performance pendant le pré-entraînement continu de grands modèles de langage.

Les chercheurs combinent des techniques de données pour modéliser efficacement des systèmes complexes.

Un nouveau critère pour l'oubli machine améliore l'évaluation et la comparaison des méthodes.

Comment le fine-tuning affecte la capacité des modèles de langage à se souvenir des faits avec précision.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le calcul des enthalpies de sublimation pour les cristaux moléculaires.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images sans ensembles de données appariés.

Découvrez comment l'apprentissage automatique amélioré aide à améliorer la production de matériaux composites.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage non supervisé avec l'optimisation combinatoire pour améliorer la prise de décision.

SNAPS alerte les scientifiques sur des événements d'astéroïdes inhabituels pour des études plus approfondies.

Cet article explore comment les adversaires impactent le travail d'équipe entre les modèles de langue.

Une nouvelle métrique améliore l'évaluation des modèles de classification de texte dans différents domaines.

Un aperçu détaillé sur l'information mutuelle de Sibson et ses applications multiples.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation dans des scénarios complexes en utilisant des espaces latents et du bruit.

La contamination des données affecte grave l'évaluation des grands modèles de langue.

Un nouveau modèle améliore la classification des nœuds en s'appuyant sur des connaissances connexes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage automatique grâce à des exemples sous-optimaux et des retours humains.

Cet article examine comment les LLMs peuvent générer des tableaux synthétiques de manière efficace tout en abordant les principaux défis.

Apprends comment l'inférence bayésienne améliore les réseaux de neurones et la prise de décision.