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La sanitisation des connaissances aide à protéger les infos sensibles dans les modèles de langage.

Cette étude examine comment les sous-titres et les LLM peuvent aider à identifier les émotions dans les images.

Ce papier examine les limites de l'apprentissage en contexte dans les modèles de langue.

Une méthode pour affiner DebertaV3 afin qu'il fonctionne bien sur des tâches en portugais brésilien.

Un nouveau cadre améliore la clarté dans la recherche d'informations en utilisant des modèles de langage.

Bode est un modèle de langue conçu pour améliorer la compréhension de texte en portugais.

Présentation d'une méthode qui mesure la qualité des réponses à différents niveaux de détail.

Ce document décrit des méthodes pour détecter la désinformation en utilisant de grands modèles de langage.

Les prompts CCoT réduisent la longueur des réponses tout en gardant la précision dans les grands modèles de langue.

Des recherches montrent que GPT-2 galère avec les langues qui échappent aux schémas humains.

ModaVerse simplifie comment on transforme et interprète différents types de données.

Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer la traduction de documents plus longs en utilisant des instructions mixtes.

SciGLM améliore la capacité de l'IA à s'attaquer à des problèmes scientifiques complexes.

MultiPLY améliore les modèles de langage grâce à un traitement interactif de données multisensorielles dans des environnements 3D.

Une nouvelle méthode pour générer des données de préférence synthétiques améliore les modèles de récompense dans l'apprentissage par renforcement.

Cette recherche met en avant les défis pour faire correspondre les résultats des LLM avec les valeurs humaines.

Apprends des techniques clé pour créer de meilleures invites pour les grands modèles de langage.

Une comparaison entre ChatGPT et BERT pour comprendre comment le sens des mots change au fil du temps.

VoxtLM combine la reconnaissance vocale, la synthèse, la génération de texte et la continuité dans un seul modèle.

Analyse des modèles GPT-NeoX et LLaMA pour des applications dans les sciences des matériaux.

Cette étude analyse comment les modèles de langage gèrent les sujets familiers et non familiers.

Une approche structurée pour intégrer les LLM dans les tâches de planification avec des conseils externes.

Une nouvelle méthode pour une meilleure projection d'étiquettes dans le NLP cross-lingue.

Cette étude évalue les capacités des grands modèles de langage dans des scénarios de planification complexes.

Une étude sur comment ChatGPT utilise des caractéristiques linguistiques et de vocabulaire.

Un aperçu de la façon dont les MLLMs traitent les petits détails dans les images.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langue à éviter les sujets indésirables.

Un nouveau cadre aide à analyser efficacement les explications des grands modèles de langage.

Des recherches montrent des biais importants dans les évaluations des réponses par les humains et les LLM.

Une étude sur le mélange d'adaptateurs spécifiques à un domaine pour améliorer la performance de l'IA.

Une étude montre des lacunes dans la compréhension des règles logiques des LLM par rapport aux humains.

Un nouveau cadre évalue comment les LLMs raisonnent pour répondre à des questions compliquées.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage des modèles de langue en utilisant des changements de style minimes dans les données d'entraînement.

Une étude examine comment les LLMs se rappellent des graphes par rapport à la mémoire humaine.

Une étude sur comment les modèles de langage traitent et comprennent des tâches linguistiques complexes.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de contenus vidéo étendus.

Présentation d'une nouvelle méthode pour classer les modèles de langue sans avoir besoin de réponses de référence.

Une étude comparant comment les modèles linguistiques et les humains abordent les tâches de raisonnement déductif.

Un étalon pour évaluer les modèles de langage biomédical en français.

Apprends comment les adaptateurs de langue améliorent les modèles pour les nouvelles langues.