Un nouveau standard vise à améliorer l'évaluation de l'incertitude dans les modèles de langue.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouveau standard vise à améliorer l'évaluation de l'incertitude dans les modèles de langue.
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Une nouvelle méthode améliore le raisonnement des modèles grâce à des traces de programmation structurées.
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Examiner comment le fine-tuning affecte la sécurité des modèles de langage dans différentes tâches.
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Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en utilisant la théorie de la réponse à l'item pour des insights améliorés.
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Des modèles de base solides améliorent l'évaluation des systèmes d'IA dans le secteur de la santé.
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Un aperçu des intervalles de confiance dans l'apprentissage avec peu d'exemples et leur impact sur l'évaluation des modèles.
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Examiner la compréhension et la précision des résultats des modèles de langue.
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Recherche mettant en avant l'utilisation des fonctions d'influence pour améliorer la performance des PINN dans les problèmes de physique.
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Un aperçu de la dimension effective et son impact sur l'entraînement des modèles.
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Ce papier évalue à quel point les modèles de langue expliquent les concepts scientifiques.
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Cet article examine les GAM comme solution pour la performance prédictive et l'interprétabilité.
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Examiner comment les échantillons difficiles affectent la performance du modèle et la fiabilité de la précision des tests.
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Cet article examine comment différentes couches affectent la performance des LLM.
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Les étiquettes floues peuvent améliorer les performances des modèles de machine learning dans des situations de données incertaines.
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RepairBench établit des normes pour comparer les modèles d'IA dans la réparation des bugs logiciels.
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Cette méthode améliore la fiabilité des scores de confiance des modèles de langue.
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Apprends comment le domaine d'applicabilité affecte la précision des modèles prédictifs dans différents domaines.
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Une méthode pour estimer la fiabilité des réponses des grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode pour tester les modèles de langage en utilisant du texte randomisé.
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Une méthode pour améliorer l’efficacité du vecteur de direction dans les modèles linguistiques.
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Explore l'impact de l'apprentissage par raccourci sur les modèles de langage et leurs applications dans le monde réel.
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Ce papier examine des méthodes pour comparer des modèles génératifs à travers des représentations basées sur des embeddings.
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Un cadre pour équilibrer l'apprentissage par pseudo-labels en apprentissage automatique.
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Le nouvel outil H-POPE améliore la précision des modèles de vision-langage.
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Une étude sur les capacités de différents modèles en apprentissage en contexte.
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Un nouveau cadre identifie quand les modèles multimodaux utilisent des données d'entraînement inappropriées.
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Cet article parle du besoin de transparence dans les évaluations des modèles linguistiques.
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Un aperçu des forces et des faiblesses des modèles Vision-Language d'aujourd'hui.
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Une étude complète comparant les méthodes pour estimer les intervalles de confiance dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Un aperçu des réseaux de similarité pour améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique.
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Apprends des stratégies pour améliorer la performance des modèles sur des jeux de données déséquilibrés.
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Un guide pour comprendre la performance des modèles d'IA en utilisant le cadre FEET.
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Un cadre pour comparer les modèles de prévision en utilisant des composantes principales.
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RLInspect aide à analyser et améliorer les modèles d'apprentissage par renforcement de manière efficace.
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Examiner comment les modèles d'IA gèrent le texte et les images ensemble.
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Explorer comment la taille du modèle affecte les performances dans la détection OOD.
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Une nouvelle méthode améliore la détection de données inconnues dans les modèles d'apprentissage profond.
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Les tâches NLI sont-elles toujours pertinentes pour tester les grands modèles de langage ?
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Le cadre ICER teste efficacement les mesures de sécurité dans les modèles de texte à image.
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Une étude révèle des problèmes de précision dans les longs textes générés par l'IA.
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