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Les méthodes PEFT améliorent les modèles de langage tout en protégeant les données privées.

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Comment la quantification à faible bit affecte les grands modèles de langage pendant l'entraînement.

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Les grands modèles de langage excellent dans certains domaines mais galèrent avec des tâches générales.

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Des chercheurs améliorent la capacité de l'IA à traiter des questions complexes avec AutoReason.

Les chercheurs s'attaquent aux biais dans les modèles de langue pour le filipino, améliorant la pertinence culturelle.

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Combiner des modèles de langue améliore le suivi des instructions dans les tâches de conception de puces.

Les petits modèles de langue montrent des avantages étonnants pour évoluer des instructions par rapport aux plus grands.

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ChainRank améliore le reranking des textes, gardant les modèles précis et pertinents.

Les LLMs peuvent créer du contenu faux sur mesure, ce qui augmente les risques de tromperie.

Les grands modèles de langage galèrent sur des tâches simples comme compter des lettres, ce qui remet en question leurs capacités.

Fietje montre le potentiel des modèles de langue ciblés pour le néerlandais.

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RAG améliore les modèles de langue mais fait face à des défis à cause des attaques de désinformation.