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Une étude sur comment les LLM gèrent les règles et contraintes de codage.

Découvre l'importance et les défis d'évaluer efficacement la performance des LLM.

Un aperçu des classements des modèles de fondation et de leurs problèmes d'évaluation.

De nouvelles métriques offrent une meilleure évaluation de la performance des modèles génératifs en apprentissage automatique.

L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.

Une revue des méthodes pour évaluer les prédictions de temps jusqu'à l'événement en science des données.

Examiner comment l'invariance affecte la performance des modèles en apprentissage par transfert.

Analyser les vrais effets des méthodes post-formation sur la performance des modèles de langue.

Examiner les vulnérabilités des modèles légers face aux attaques adversariales.

Cette étude évalue comment les grands modèles gèrent plusieurs objets dans les images.

Un aperçu des défis et des innovations dans les méthodes d'adaptation de domaine pour les graphes.

Cette recherche améliore la fiabilité des modèles de machine learning grâce à des techniques de calibration et de recalibration.

Examiner les difficultés que rencontrent les modèles avec de longues séquences dans différentes applications.

Apprends comment la sélection aléatoire de graines influence la performance et la fiabilité des modèles d'IA.

Une nouvelle approche pour évaluer les grands modèles de langage afin d'obtenir de meilleures idées sur leurs performances.

Présentation de HO-FMN pour une meilleure évaluation de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique face aux attaques adversariales.

Examiner les attaques adversariales et la robustesse des modèles en segmentation sémantique.

Présentation de PACE, une approche structurée pour des explications d'IA fiables.

Un aperçu des pratiques qui sapent la confiance dans les évaluations des modèles d'apprentissage automatique.

Cet article examine l'efficacité des modèles multimodaux en utilisant des données linguistiques et visuelles.

Voici GOAR, une méthode pour mieux comprendre l'importance des caractéristiques en IA.

Cet article traite des problèmes de mauvaise calibration dans les modèles vision-langage et propose des solutions.

Cette étude évalue les compétences en raisonnement des modèles audio-langage avec une nouvelle tâche.

Une étude sur l'amélioration des méthodes TTA pour les variations des données du monde réel.

MIBench teste la performance des modèles multimodaux sur plusieurs images.

Avancées dans la détection de données hors distribution grâce à de nouvelles techniques.

Une nouvelle méthode pour évaluer les capacités d'apprentissage des modèles de langue à long contexte grâce à Task Haystack.

Cet article analyse la performance des modèles sur différentes tâches et ensembles de données.

Un aperçu des méthodes d'évaluation des modèles et de leur efficacité.

Explorer les problèmes d'incertitude épistémique dans les méthodes de Deep Learning bayésien.

Explore différents cadres et méthodes pour évaluer efficacement de grands modèles de langage.

Un nouveau cadre de référence améliore l'efficacité pour évaluer les modèles de langage.

Un nouveau benchmark évalue des méthodes pour mesurer la similarité de représentation en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour détecter les pannes dans les modèles de classification d'images.

Évaluer à quel point les LLMs produisent des sorties JSON grâce à des tests StructuredRAG.

Une étude sur l'amélioration des méthodes UDA via l'évaluation et la compréhension des décalages de données.

Une nouvelle méthode pour combiner les modèles de langage de manière plus efficace.

Une nouvelle approche renforce la compréhension des prédictions du modèle grâce à l'attribution des caractéristiques.

Une nouvelle méthode révèle comment les modèles de vision organisent et comprennent les images.

Nouvelle technique pour mieux comprendre les prédictions des modèles en utilisant des exemples contrefactuels.