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mOSCAR fournit un ensemble de données multilingues pour améliorer la compréhension des textes et des images par l'IA.

Une nouvelle approche améliore la qualité de la traduction en apprenant aux modèles à réfléchir sur leurs résultats.

Cet article examine le biais de genre dans les modèles de langage utilisés pour l'évaluation de la dépression.

Apprends comment le feedback sur les préférences améliore les résultats des modèles de langage.

Une étude sur l'activation des neurones à travers les langues et les tâches dans des modèles multilingues.

Le nouveau test CoTempQA améliore la compréhension des événements dans les modèles de langage.

Un nouveau standard pour évaluer les méthodes de détection de textes générés par l'IA.

Enquêter sur comment les prédictions des LLM s'alignent avec les choix humains en utilisant des modèles statistiques.

Un nouveau point de référence pour évaluer les connaissances culturelles dans les modèles linguistiques à travers des cultures diverses.

SynAsk fusionne de grands modèles de langage avec des outils de chimie pour des infos précises.

Une étude évalue les modèles de langage sur leur capacité à gérer plusieurs tâches en même temps.

Un ensemble de données pour tester la compréhension des différences de formulation par les modèles de langage.

Une étude sur la performance des grands modèles de langage dans les défis de regroupement de mots.

Une nouvelle méthode pour tester la sécurité des modèles de langage et leurs compétences multilingues.

Cette étude évalue à quel point les modèles de langage comprennent les situations sociales en utilisant un jeu.

Cet article analyse comment les modèles de langue comprennent et infèrent des relations causales.

Apprends comment les transcoder aident à clarifier des modèles de langage complexes.

Un nouveau cadre aide les modèles de langage à apprendre le langage symbolique sans input humain.

Examiner comment le biais culturel influence la compréhension des images par l'IA.

Une étude qui évalue les biais culturels dans les modèles de langage populaires.

De nouvelles méthodes révèlent des défis pour désapprendre des connaissances des modèles de langage.

Évaluer comment les modèles de langue gèrent les indices culturels dans des tâches réelles.

Les agents linguistiques deviennent de plus en plus flexibles, améliorant leurs compétences en communication et en résolution de problèmes.

Refiner améliore les réponses du modèle de langage en restructurant les infos récupérées.

Une nouvelle méthode réécrit le texte pour une meilleure compréhension à différents niveaux de lecture.

Cette étude analyse comment la langue influence les valeurs culturelles dans les grands modèles.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

Explorer la synergie entre les modèles de base et l'apprentissage fédéré pour des applications IA améliorées.

Les modèles GLM-4 montrent de meilleures capacités dans la compréhension et la génération de langage.

Une nouvelle méthode améliore la traduction automatique pour les langues sous-représentées.

Le dataset MultiSocial aide à détecter les textes générés par des machines dans 22 langues.

Cet article examine FS-GEN, qui combine de gros et petits modèles pour de meilleurs résultats.

Examiner comment les invites influencent le raisonnement dans les grands modèles de langage.

Examiner comment les LLM traitent efficacement les tâches de raisonnement.

Examiner les problèmes des modèles de langage avec des langues moins courantes et proposer des méthodes d'évaluation.

Un nouveau système améliore la précision et la fiabilité dans la génération de texte à partir des RALM.

Examiner les changements dans les biais sociaux des modèles de langage au fil du temps.

Découvrez comment les grands modèles de langage transforment la traduction simultanée.

Examiner l'impact de la contamination des données sur la performance et l'évaluation des modèles de langue.

Un aperçu de la façon de contrôler le comportement des modèles de langage avec la technique KL-then-steer.