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AutoHint améliore la qualité des invites pour de meilleures performances des modèles de langage.

Présentation d'un cadre pour la génération de texte avancée utilisant des modèles linguistiques.

Le réglage de genre réduit les biais dans les modèles de langage tout en gardant les niveaux de performance.

Des recherches montrent que des invites illogiques peuvent donner de bons résultats dans les modèles de langage.

Cette recherche montre comment GPT-4 peut améliorer la précision de la classification d'images en utilisant des descriptions visuelles.

De nouvelles recherches soulignent l'importance des effets d'entraînement dans la mise à jour des modèles linguistiques.

Une méthode qui améliore l'adaptabilité et l'efficacité des modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des significations des mots à travers les langues.

Une étude comparant l'apprentissage en contexte et l'apprentissage supervisé révèle des différences clés dans la performance des modèles.

Camoscio est un nouveau modèle de langage conçu pour les utilisateurs italiens, améliorant les opportunités de recherche.

Une nouvelle suite de tests évalue les comportements de sécurité dans les modèles de langage.

Une étude sur l'utilisation de la chaîne de prompts pour améliorer la classification des documents juridiques.

Une nouvelle approche améliore la détection de similes grâce à l'augmentation des données et à la modélisation du langage.

Un coup d'œil pour distinguer le texte généré par l'IA de l'écriture humaine.

Une nouvelle approche améliore les capacités logiques des modèles de langage grâce à une pensée structurée.

Une nouvelle référence pour évaluer les modèles linguistiques dans des contextes médicaux chinois.

Un nouveau référentiel vise à réduire les fausses informations dans les applications de LLMs en santé.

De nouvelles méthodes combinent un raisonnement rapide et lent pour améliorer la résolution de problèmes visuels.

Cet article examine la performance de différents modèles de langue dans des tâches NLP clés.

SciEval évalue les modèles de langage sur leurs compétences en recherche scientifique avec des questions variées.

Cette étude explore comment ChatGPT peut améliorer la détection des intentions ouvertes.

Une étude compare la perception des couleurs chez les humains et les modèles GPT.

Des recherches montrent que nettoyer les données est super important pour améliorer l'efficacité des modèles de langage.

Une méthode pour améliorer l'utilisation des modèles linguistiques en entreprise.

Un nouveau cadre améliore la capacité des grands modèles de langue à utiliser des outils efficacement.

Un modèle de langage spécialisé conçu pour améliorer les rapports de radiologie et l'efficacité.

Ce papier explore l'extraction de termes dans des textes mathématiques en utilisant ChatGPT.

Un regard critique sur la capacité de GPT-3 à résoudre des problèmes d'analogie.

De nouvelles méthodes améliorent l'utilisation de la mémoire et la vitesse d'entraînement des modèles de langue.

Le banc HAE-RAE se concentre sur l'évaluation des connaissances culturelles dans les modèles de langue coréenne.

Une nouvelle approche améliore les performances des modèles linguistiques grâce à un arrondi de poids optimisé.

phi-1.5 montre que des modèles plus petits peuvent bien fonctionner avec des données de qualité.

Cette recherche évalue comment les modèles de langage respectent les normes de lisibilité dans le contenu éducatif.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des langues mélangées.

Une étude analyse les méthodes de fine-tuning pour les modèles de langue afin de garder des connaissances à travers les langues.

Cette étude évalue comment les LLM peuvent être utilisés dans des tâches de traduction en temps réel.

Cette étude évalue quand les expansions améliorent ou nuisent à la performance de la recherche d'informations.

Explorer comment les attaquants exploitent les grands modèles de langage pour extraire des connaissances.

KoBigBird-large améliore la compréhension du coréen avec un traitement des textes optimisé.

De nouveaux modèles encodeur-décodeur améliorent les capacités de traitement de la langue espagnole.