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Les modèles de langage ont besoin d'entraînement pour gérer les biais et la toxicité dans différentes langues.

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Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'élimination de l'azote dans les stations d'épuration.

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Un nouveau modèle apprend aux ordinateurs à comprendre des images en utilisant le langage naturel.

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Les scores SHAP peuvent induire en erreur les prédictions et la prise de décision des modèles d'IA.

Des méthodes innovantes boostent les modèles de langue pour les langues à faibles ressources comme le népalais.

Les grands modèles de langage améliorent la classification des documents, réduisant la dépendance aux données d'entraînement.

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Des recherches montrent les défis que les modèles de langage visuel rencontrent avec l'ambiguïté dans la communication.

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